remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Integrations
Manages environment variables for the MCP server, specifically for storing and accessing the SerpApi API key
Retrieves parsed search results from Baidu search engine via SerpApi
Performs searches on DuckDuckGo and retrieves parsed search results via SerpApi
SerpApi MCP サーバー
次の機能を備えた MCP サーバーを構築します。
- APIキーを使用してSerpApi経由で解析された検索エンジンの結果ページを高速に取得します
このMCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーはSerpApiと統合されており、様々な検索エンジンで検索を実行し、ライブ検索結果とアーカイブ検索結果の両方を取得します。GrokやClaude for DesktopなどのMCPクライアントやホストとのシームレスな連携を可能にするツールとリソースを公開しています。
インストール
SerpApi MCP サーバーをセットアップするには、必要な Python ライブラリをインストールします。
SerpApi APIキーも必要です。SerpApiにサインアップして取得してください。
クイックスタート
- サーバー コードを保存します。サーバー コードをファイル (例: server.py) に配置します。
- API キーを設定します。SerpApi API キーと同じディレクトリに .env ファイルを作成します。
- サーバーの実行: 次のコマンドでサーバーを起動します。
- MCPクライアントとの統合:サーバーをMCPクライアントまたはホスト(例:Claude for Desktop)に接続します。Claudeの場合は、Claude_desktop_config.jsonを更新します。
サーバーをロードするにはクライアントを再起動します。
特徴
- サポートされているエンジン: Google、Google Light、Bing、Walmart、Yahoo、eBay、YouTube、DuckDuckGo、Yandex、Baidu
- ツール:
- search: クエリとオプションのパラメータを使用して、指定されたエンジンで検索を実行します。
- リソース:
- 場所: Google ロケーションを検索します。
使用例
これらの例では、MCPクライアント(例:MCPクライアントSDKを使用してPythonで記述されたもの)がサーバーに接続されていることを前提としています。サポートされている検索エンジンの一覧を取得するには、次のようにします。
検索の実行 場所フィルターを使用して Google で「コーヒー」を検索します。
print(結果)
構成
API キー: .env
ファイルで SerpApi API キーをSERPAPI_API_KEY
として設定します。
サーバーの実行
プロダクション モード: 次のコマンドでサーバーを起動します。
開発モード: デバッグには MCP インスペクタを使用します。
テスト
MCP Inspector または MCP クライアントを使用してサーバーをテストします。Claude for Desktop の場合は、 Claude_desktop_config.json
でサーバーを設定し、アプリを再起動して、ハンマーアイコンを使用して利用可能なツールを調べ、テストします。
This server cannot be installed
SerpApi と統合して、Google、Bing、Yahoo などの複数の検索エンジンから検索結果を取得し、ライブ検索データとアーカイブ検索データの両方に高速アクセスできるようにする MCP サーバーです。
Related Resources
Appeared in Searches
- Finding an LLM that integrates with MCP for precise calculations and accurate answers
- A resource for in-depth exploration of scientific topics
- Searching for web-based information or resources
- Using large language models to analyze and guide bid document preparation
- Using Google to search and generate answers