🚀 Google 搜索 MCP 服务器
这是一个具备 Google 搜索功能与网页内容分析工具的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。借助该服务器，AI 模型能够以编程方式开展 Google 搜索并对网页内容进行分析。
🚀 快速开始
此服务器可让 AI 模型通过编程执行 Google 搜索并分析网页内容。你可以按照以下步骤进行安装、配置、构建和运行。
✨ 主要特性
- 集成 Google 自定义搜索，方便进行搜索操作。
- 具备网页内容分析功能，可深入了解网页信息。
- 支持批量网页分析，提高处理效率。
- 拥有 MCP 兼容接口，便于与其他系统集成。
📦 安装指南
先决条件
- Node.js (v16 或更高版本)
- Python (v3.8 或更高版本)
- Google Cloud Platform 账户
- 自定义搜索引擎 ID
- Google API Key
安装步骤
- 克隆仓库。
- 安装 Node.js 依赖项：
npm install
- 安装 Python 依赖项：
pip install flask google-api-python-client flask-cors
📚 详细文档
配置
- 在根目录中创建一个
api-keys.json文件，包含你的 Google API 凭据：
{
"api_key": "your-google-api-key",
"search_engine_id": "your-custom-search-engine-id"
}
- 将服务器配置添加到你的 MCP 设置文件中（通常位于
%APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json）：
{
"mcpServers": {
"google-search": {
"command": "npm",
"args": ["run", "start:all"],
"cwd": "/path/to/google-search-server"
}
}
}
构建
npm run build
运行
同时启动 TypeScript 和 Python 服务器：
npm run start:all
或者分别运行它们：
- TypeScript 服务器：
npm start - Python 服务器：
npm run start:python
💻 使用示例
基础用法
1. 搜索
执行 Google 搜索并获取结果。
{
"name": "search",
"arguments": {
"query": "your search query",
"num_results": 5 // 可选， 默认值：5
}
}
2. 分析网页
从单个网页提取并分析内容。
{
"name": "analyze_webpage",
"arguments": {
"url": "https://example.com"
}
}
3. 批量分析网页
在一次请求中分析多个网页。
{
"name": "batch_analyze_webpages",
"arguments": {
"urls": [
"https://example1.com",
"https://example2.com"
]
}
}
高级用法
可根据实际需求调整搜索参数和分析策略，以满足不同场景的需求。
🔧 技术细节
服务器由两个主要部分组成：
- TypeScript MCP 服务器：处理 MCP 协议通信并提供工具接口。
- Python Flask 服务器：管理 Google API 交互和网页内容分析。
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
获取 Google API 凭据
- 访问 Google Cloud Console。
- 创建新项目或选择现有项目。
- 启用 Custom Search API。
- 创建 API 凭据（API Key）。
- 访问 Custom Search Engine 页面。
- 创建新的搜索引擎并获取你的 Search Engine ID。
- 将这些凭据添加到
api-keys.json文件中。
错误处理
服务器为以下情况提供详细的错误消息：
- 缺少或无效的 API 凭据。
- 搜索请求失败。
- 无效的网页 URL。
- 网络连接问题。