SerpApi MCP サーバー

建てる

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。

pip install mcp serpapi python-dotenv

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。

Related MCP server: G-Search MCP

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。

SERPAPI_API_KEY=your_api_key_here

サーバーの実行: 次のコマンドでサーバーを起動します。

python server.py

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。

{ "mcpServers": { "serpapi": { "command": "python", "args": ["path/to/server.py"] } } }

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。

engines = await session.read_resource("locations") print(engines)

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。

result = await session.call_tool("search", { "query": "coffee", "engine": "google", "location": "Austin, TX" })

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。

python server.py

開発モード: デバッグには MCP インスペクタを使用します。

mcp dev server.py

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。