Google 맞춤 검색 엔진 MCP 서버
CSE(맞춤 검색 엔진)를 사용하여 검색 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 이 서버를 통해 LLM은 일반 Google 검색어를 입력하고 검색 결과를 반환할 수 있습니다.
이 도구는 검색 결과 자체만 반환하고 콘텐츠는 반환하지 않습니다. 검색 결과에서 콘텐츠를 추출하려면 mcp-server-fetch 와 같은 다른 서버와 함께 사용해야 합니다. 또한, 다른 도구와 함께 사용하여 일종의 "심층 검색"이나 전반적인 도구 체이닝을 활성화할 수도 있습니다.
무료 할당량은 하루 100회 검색(도구 호출 1회 = 검색 1회)입니다. 청구를 설정하지 않고 사용 사례에 충분하지 않은 경우 다른 서버를 사용하는 것이 좋습니다.
사용 가능한 도구
google_search- 검색어를 사용하여 사용자 지정 검색 엔진을 검색하고 각 결과의 제목, 링크, 스니펫이 포함된 결과 목록을 반환합니다.search_term(문자열, 필수): 검색할 검색어로, 일반 Google 검색의 쿼리 매개변수q와 같습니다.
Related MCP server: DuckDuckGo Web Search MCP Server
환경 변수
API_KEY(필수): 사용자 정의 검색 엔진의 API 키입니다.ENGINE_ID(필수): 사용자 정의 검색 엔진의 엔진 ID입니다.SERVICE_NAME(필수/선택): 서비스 이름입니다. 이름을 변경하지 않은 경우 비워 둡니다(customsearch).COUNTRY_REGION(선택 사항): 검색 결과를 특정 국가에서 생성된 문서로 제한합니다. 유효한 값은 국가 매개변수 값을 참조하세요.GEOLOCATION(선택 사항, 기본값 "us"): 검색을 수행하는 최종 사용자의 지리적 위치입니다. 유효한 값은 지리적 위치 매개변수 값을 참조하세요.RESULT_LANGUAGE(선택 사항, 기본값 "lang_en"): 검색 결과의 언어입니다. 유효한 값은 CSE 쿼리 매개변수(lr)를 참조하세요.RESULT_NUM(선택 사항, 기본값 10): 반환할 검색 결과 수입니다. 범위는 1~10입니다.
CSE 설정
사용자 정의 검색 엔진을 만드는 것은 비교적 쉽고, 완전히 무료이며 5분 이내에 완료할 수 있습니다.
https://console.cloud.google.com/ 으로 이동하여 새 프로젝트를 만드세요. 예를 들어 "Claude CSE"라고 이름을 지정하세요.
프로젝트를 선택하고 검색창에서 "사용자 정의 검색 API"를 검색하세요.
검색 결과를 클릭하고 "활성화"를 클릭합니다.
자격 증명 탭을 클릭하고 새 API 키를 만듭니다.
https://programmablesearchengine.google.com 으로 이동하여 새로운 맞춤 검색 엔진을 만드세요.
새로운 검색 엔진을 만들고 이름을 지정하세요. 이름은 SERVICE_NAME과 관련이 없어야 합니다.
일반적인 Google 검색 환경을 원하면 "전체 웹 검색"을 선택하세요.
"만들기"를 클릭하고 js 코드에서 엔진 ID를 복사하거나, 사용자 지정을 클릭하고 개요에서 가져옵니다.
원하는 대로 검색 엔진을 사용자 지정할 수 있습니다.
기본 할당량을 사용하면 하루에 100건의 검색이 무료로 제공됩니다. 예를 들어 10개의 결과가 나오더라도 도구 호출에는 검색 1건만 비용이 청구됩니다.
설치
uv 사용(권장)
uv 사용하면 별도의 설치가 필요하지 않습니다. uvx 사용하여 mcp-google-cse를 직접 실행합니다.
PIP 사용
또는 pip를 통해 mcp-google-cse 설치할 수 있습니다.
지엑스피1
설치 후 다음을 사용하여 스크립트로 실행할 수 있습니다.
Smithery를 통해 설치
Smithery를 통해 Claude Desktop에 Google 맞춤 검색 엔진을 자동으로 설치하는 방법:
구성
Claude 앱 구성
claude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요:
uvx 사용(어떤 것을 선택해야 할지 모르는 경우 이것을 사용하세요)
pip 설치 사용
지역적으로 실행
예시 결과
google_search("2024-11-01 이후의 MCP는 무엇입니까?") 결과: