Сервер MCP поиска Google

Версия 2.0 уже здесь

Сервер MCP поиска Google

Сервер MCP (Model Context Protocol), который предоставляет возможности поиска Google и инструменты анализа содержимого веб-страниц. Этот сервер позволяет моделям ИИ выполнять поиск Google и анализировать содержимое веб-страниц программным способом.

Функции

Интеграция пользовательского поиска Google
Расширенные функции поиска (фильтры, сортировка, пагинация, категоризация)
Анализ содержимого веб-страницы в различных форматах (markdown, HTML, простой текст)
Пакетный анализ веб-страниц
Категоризация и классификация результатов
Резюмирование содержания
Оптимизированные, понятные человеку ответы
Интерфейс, совместимый с MCP

Предпосылки

Node.js (v16 или выше)
Аккаунт Google Cloud Platform
Пользовательский идентификатор поисковой системы
Ключ API Google

Установка

Клонировать репозиторий
Установите зависимости Node.js:

npm install

Создайте код TypeScript:

npm run build

Конфигурация

Настройте переменные среды для ваших учетных данных Google API:

Вы можете либо установить их как системные переменные среды, либо настроить их в файле настроек MCP.

Необходимые переменные среды:

GOOGLE_API_KEY : Ваш ключ API Google
GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID : Ваш идентификатор пользовательской поисковой системы

Добавьте конфигурацию сервера в файл настроек MCP (обычно он находится по адресу %APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json ):

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "autoApprove": [
        "google_search",
        "extract_webpage_content",
        "extract_multiple_webpages"
      ],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/google-search-mcp-server/dist/google-search.js"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your-google-api-key",
        "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-custom-search-engine-id"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

Бег

Запустите MCP-сервер:

npm run start

Доступные инструменты

1. google_поиск

Поиск в Google и возврат соответствующих результатов из сети. Этот инструмент находит веб-страницы, статьи и информацию по определенным темам с помощью поисковой системы Google.

{
  "name": "google_search",
  "arguments": {
    "query": "your search query",
    "num_results": 5, // optional, default: 5
    "site": "example.com", // optional, limit results to specific website
    "language": "en", // optional, filter by language (ISO 639-1 code)
    "dateRestrict": "m6", // optional, filter by date (e.g., "m6" for last 6 months)
    "exactTerms": "exact phrase", // optional, search for exact phrase
    "resultType": "news", // optional, specify type (news, images, videos)
    "page": 2, // optional, page number for pagination (starts at 1)
    "resultsPerPage": 10, // optional, results per page (max: 10)
    "sort": "date" // optional, sort by "date" or "relevance" (default)
  }
}

Ответ включает в себя:

Результаты поиска с заголовком, ссылкой, фрагментом в удобном для чтения формате
Информация о пагинации (текущая страница, общие результаты и т. д.)
Категории результатов (определяются автоматически)
Навигационные подсказки для пагинации

2. извлечение_содержимого_веб-страницы

Извлекайте и анализируйте контент с веб-страницы, преобразуя его в читаемый текст. Этот инструмент извлекает основной контент, удаляя рекламу, элементы навигации и прочий беспорядок.

{
  "name": "extract_webpage_content",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com",
    "format": "markdown" // optional, format options: "markdown" (default), "html", or "text"
  }
}

Ответ включает в себя:

Название и описание веб-страницы
Статистика контента (количество слов, количество символов)
Краткое содержание
Предварительный просмотр контента (первые 500 символов)

3. извлечение_нескольких_веб-страниц

Извлечение и анализ контента из нескольких веб-страниц в одном запросе. Идеально подходит для сравнения информации из разных источников или сбора комплексной информации по теме.

{
  "name": "extract_multiple_webpages",
  "arguments": {
    "urls": [
      "https://example1.com",
      "https://example2.com"
    ],
    "format": "html" // optional, format options: "markdown" (default), "html", or "text"
  }
}

Ответ включает в себя:

Название и описание каждой веб-страницы
Статистика контента для каждой веб-страницы
Краткое содержание каждой веб-страницы
Предварительный просмотр содержимого каждой веб-страницы (первые 150 символов)

Получение учетных данных Google API

Перейдите в Google Cloud Console.
Создайте новый проект или выберите существующий
Включить API пользовательского поиска
Создать учетные данные API (ключ API)
Перейти на страницу пользовательской поисковой системы
Создайте новую поисковую систему и получите свой идентификатор поисковой системы
Добавьте эти учетные данные в файл настроек MCP или установите их в качестве переменных среды.

Обработка ошибок

Сервер предоставляет подробные сообщения об ошибках для:

Отсутствующие или недействительные учетные данные API
Неудачные поисковые запросы
Недействительные URL-адреса веб-страниц
Проблемы с сетевым подключением

Архитектура

Сервер построен на TypeScript и использует MCP SDK для предоставления стандартизированного интерфейса для моделей ИИ для взаимодействия с Google Search и инструментами анализа содержимого веб-страниц. Он состоит из двух основных служб:

GoogleSearchService : обрабатывает взаимодействия с API Google для обеспечения функциональности поиска.
ContentExtractor : управляет анализом и извлечением содержимого веб-страницы.

Сервер использует механизмы кэширования для повышения производительности и сокращения количества вызовов API.

Распространение собранной версии

Если вы предпочитаете распространять только собранную версию этого инструмента, а не исходный код, вы можете выполнить следующие действия:

Создайте код TypeScript:

npm run build

Создайте дистрибутив, содержащий только необходимые файлы:

# Create a distribution directory
mkdir -p dist-package

# Copy the compiled JavaScript files
cp -r dist dist-package/

# Copy package files (without dev dependencies)
cp package.json dist-package/
cp README.md dist-package/

# Create a simplified package.json for distribution
node -e "const pkg = require('./package.json'); delete pkg.devDependencies; delete pkg.scripts.build; delete pkg.scripts.dev; pkg.scripts.start = 'node dist/google-search.js'; require('fs').writeFileSync('dist-package/package.json', JSON.stringify(pkg, null, 2));"

Затем пользователи могут установить и запустить собранную версию:

# Install production dependencies only
npm install --production

# Start the server
npm start

Этот подход позволяет распространять скомпилированные файлы JavaScript без раскрытия исходного кода TypeScript. Пользователям по-прежнему необходимо:

Настройте свои учетные данные Google API как переменные среды.
Добавьте конфигурацию сервера в файл настроек MCP.
Установка производственных зависимостей

Обратите внимание, что package.json в дистрибутиве будет включать только производственные зависимости и упрощенный набор скриптов.

Лицензия

Массачусетский технологический институт

Google Search MCP Server

Integrations

Версия 2.0 уже здесь