SearchAPI MCP Server

MIT License
44
2
  • Linux
  • Apple

Integrations

  • Enables access to GitHub via SearchAPI.site, allowing AI assistants to retrieve information from the GitHub platform

  • Allows AI assistants to search the web using Google via SearchAPI.site, providing access to search results and external data

SearchAPI.site - MCP サーバー

このプロジェクトは、 SearchAPI.siteを介して AI アシスタントを外部データ ソース (Google、Bing など) に接続するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーを提供します。

利用可能なプラットフォーム

  • [x] Google - ウェブ検索
  • [x] Google - 画像検索
  • [x] Google - YouTube検索
  • [ ] Googleマップ検索
  • [x] Bing - ウェブ検索
  • [ ] Bing - 画像検索
  • [ ] レディット
  • [ ] X/ツイッター
  • [ ] Facebook検索
  • [ ] Facebookグループ検索
  • [ ] インスタグラム
  • [ ] ティックトック

SearchAPI.site

サポートされているトランスポート

  • [x] "stdio"トランスポート - CLI 使用時のデフォルトのトランスポート
  • [x]「ストリーミング可能なHTTP」トランスポート - Webベースのクライアント向け
    • [ ] 認証を実装する( Bearer <token>を使用した「Authorization」ヘッダー)
  • [ ] 「sse」輸送(非推奨)

使い方

コマンドライン

# Google search via CLI npm run dev:cli -- search-google --query "your search query" --api-key "your-api-key" # Google image search via CLI npm run dev:cli -- search-google-images --query "your search query" --api-key "your-api-key" # YouTube search via CLI npm run dev:cli -- search-youtube --query "your search query" --api-key "your-api-key" --max-results 5

MCPセットアップ

stdio トランスポートを使用したローカル構成の場合:

{ "mcpServers": { "searchapi": { "command": "node", "args": ["/path/to/searchapi-mcp-server/dist/index.js"], "transportType": "stdio" } } }

リモート HTTP 構成の場合:

{ "mcpServers": { "searchapi": { "type": "http", "url": "http://mcp.searchapi.site/mcp" } } }

HTTP トランスポートの環境変数:

次の環境変数を使用して HTTP サーバーを構成できます。

  • MCP_HTTP_HOST : バインドするホスト(デフォルト: 127.0.0.1
  • MCP_HTTP_PORT : リッスンするポート(デフォルト: 8080
  • MCP_HTTP_PATH : エンドポイントパス(デフォルト: /mcp

ソースコードの概要

MCPとは何ですか?

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI システムが外部ツールやデータ ソースに安全かつコンテキストに応じて接続できるようにするオープン スタンダードです。

このボイラープレートは、任意の API またはデータ ソース用のカスタム MCP サーバーを構築するために拡張できる、クリーンな階層化アーキテクチャを使用して MCP 仕様を実装します。

この定型句を使用する理由

  • 実稼働対応アーキテクチャ: 公開された MCP サーバーで使用されるのと同じパターンに従い、CLI、ツール、コントローラー、およびサービスが明確に分離されています。
  • 型の安全性: 開発者エクスペリエンス、コード品質、保守性を向上させるために TypeScript を使用して構築されています。
  • 動作例: CLI から API 統合までの完全なパターンを示す、完全に実装された IP 検索ツールが含まれています。
  • テスト フレームワーク: カバレッジ レポートを含む、ユニット テストと CLI 統合テストの両方のテスト インフラストラクチャが付属しています。
  • 開発ツール: ESLint、Prettier、TypeScript、および MCP サーバー開発用に事前構成されたその他の高品質ツールが含まれています。

はじめる

前提条件


ステップ1: クローンとインストール

# Clone the repository git clone https://github.com/mrgoonie/searchapi-mcp-server.git cd searchapi-mcp-server # Install dependencies npm install

ステップ2: 開発サーバーを実行する

stdio トランスポートを使用して開発モードでサーバーを起動します (デフォルト)。

npm run dev:server

または、ストリーミング可能な HTTP トランスポートを使用する場合:

npm run dev:server:http

これにより、ホットリロードで MCP サーバーが起動し、 http://localhost:5173で MCP インスペクターが有効になります。

⚙️ プロキシ サーバーはポート 6277 で待機しています 🔍 MCP Inspector はhttp://127.0.0.1:6274で稼働しています

HTTP トランスポートを使用する場合、サーバーはデフォルトでhttp://127.0.0.1:8080/mcpで利用できるようになります。


ステップ3: サンプルツールをテストする

CLI からサンプル IP 検索ツールを実行します。

# Using CLI in development mode npm run dev:cli -- search-google --query "your search query" --api-key "your-api-key" # Or with a specific IP npm run dev:cli -- search-google --query "your search query" --api-key "your-api-key" --limit 10 --offset 0 --sort "date:d" --from_date "2023-01-01" --to_date "2023-12-31"

建築

このボイラープレートは、懸念事項を分離し、保守性を促進する、クリーンな階層化アーキテクチャ パターンに従います。

プロジェクト構造

src/ ├── cli/ # Command-line interfaces ├── controllers/ # Business logic ├── resources/ # MCP resources: expose data and content from your servers to LLMs ├── services/ # External API interactions ├── tools/ # MCP tool definitions ├── types/ # Type definitions ├── utils/ # Shared utilities └── index.ts # Entry point

階層と責任

CLI レイヤー ( src/cli/*.cli.ts )

  • 目的: 引数を解析してコントローラを呼び出すコマンドラインインターフェースを定義する
  • 命名: ファイル名は<feature>.cli.tsとします
  • テスト: <feature>.cli.test.ts内の CLI 統合テスト

ツールレイヤー ( src/tools/*.tool.ts )

  • 目的: AIアシスタント用のスキーマと説明を備えたMCPツールを定義する
  • 命名: ファイルは<feature>.tool.tsという名前にし、型は<feature>.types.tsに記述します。
  • パターン: 各ツールは引数の検証に zod を使用する必要があります

コントローラーレイヤー ( src/controllers/*.controller.ts )

  • 目的: ビジネスロジックを実装し、エラーを処理し、応答をフォーマットする
  • 命名: ファイル名は<feature>.controller.tsとします
  • パターン: 標準化されたControllerResponseオブジェクトを返す必要があります

サービス層 ( src/services/*.service.ts )

  • 目的: 外部APIまたはデータソースとのやり取り
  • 命名: ファイル名は<feature>.service.tsとします
  • パターン: 最小限のロジックによる純粋な API のインタラクション

ユーティリティ層 ( src/utils/*.util.ts )

  • 目的: アプリケーション全体で共有機能を提供する
  • 主なユーティリティ:
    • logger.util.ts : 構造化ログ
    • error.util.ts : エラー処理と標準化
    • formatter.util.ts : Markdown フォーマットヘルパー

開発ガイド

開発スクリプト

# Start server in development mode (hot-reload & inspector) npm run dev:server # Run CLI in development mode npm run dev:cli -- [command] [args] # Build the project npm run build # Start server in production mode npm run start:server # Run CLI in production mode npm run start:cli -- [command] [args]

テスト

# Run all tests npm test # Run specific tests npm test -- src/path/to/test.ts # Generate test coverage report npm run test:coverage

コード品質

# Lint code npm run lint # Format code with Prettier npm run format # Check types npm run typecheck

カスタムツールの構築

独自のツールをサーバーに追加するには、次の手順に従います。

1. サービス層を定義する

外部 API と対話するためにsrc/services/に新しいサービスを作成します。

// src/services/example.service.ts import { Logger } from '../utils/logger.util.js'; const logger = Logger.forContext('services/example.service.ts'); export async function getData(param: string): Promise<any> { logger.debug('Getting data', { param }); // API interaction code here return { result: 'example data' }; }

2. コントローラーを作成する

ビジネス ロジックを処理するために、 src/controllers/にコントローラーを追加します。

// src/controllers/example.controller.ts import { Logger } from '../utils/logger.util.js'; import * as exampleService from '../services/example.service.js'; import { formatMarkdown } from '../utils/formatter.util.js'; import { handleControllerError } from '../utils/error-handler.util.js'; import { ControllerResponse } from '../types/common.types.js'; const logger = Logger.forContext('controllers/example.controller.ts'); export interface GetDataOptions { param?: string; } export async function getData( options: GetDataOptions = {}, ): Promise<ControllerResponse> { try { logger.debug('Getting data with options', options); const data = await exampleService.getData(options.param || 'default'); const content = formatMarkdown(data); return { content }; } catch (error) { throw handleControllerError(error, { entityType: 'ExampleData', operation: 'getData', source: 'controllers/example.controller.ts', }); } }

3. MCPツールを実装する

src/tools/にツール定義を作成します。

// src/tools/example.tool.ts import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js'; import { z } from 'zod'; import { Logger } from '../utils/logger.util.js'; import { formatErrorForMcpTool } from '../utils/error.util.js'; import * as exampleController from '../controllers/example.controller.js'; const logger = Logger.forContext('tools/example.tool.ts'); const GetDataArgs = z.object({ param: z.string().optional().describe('Optional parameter'), }); type GetDataArgsType = z.infer<typeof GetDataArgs>; async function handleGetData(args: GetDataArgsType) { try { logger.debug('Tool get_data called', args); const result = await exampleController.getData({ param: args.param, }); return { content: [{ type: 'text' as const, text: result.content }], }; } catch (error) { logger.error('Tool get_data failed', error); return formatErrorForMcpTool(error); } } export function register(server: McpServer) { server.tool( 'get_data', `Gets data from the example API, optionally using \`param\`. Use this to fetch example data. Returns formatted data as Markdown.`, GetDataArgs.shape, handleGetData, ); }

4. CLIサポートを追加する

src/cli/に CLI コマンドを作成します。

// src/cli/example.cli.ts import { program } from 'commander'; import { Logger } from '../utils/logger.util.js'; import * as exampleController from '../controllers/example.controller.js'; import { handleCliError } from '../utils/error-handler.util.js'; const logger = Logger.forContext('cli/example.cli.ts'); program .command('get-data') .description('Get example data') .option('--param <value>', 'Optional parameter') .action(async (options) => { try { logger.debug('CLI get-data called', options); const result = await exampleController.getData({ param: options.param, }); console.log(result.content); } catch (error) { handleCliError(error); } });

5. コンポーネントを登録する

新しいコンポーネントを登録するには、エントリ ポイントを更新します。

// In src/cli/index.ts import '../cli/example.cli.js'; // In src/index.ts (for the tool) import exampleTool from './tools/example.tool.js'; // Then in registerTools function: exampleTool.register(server);

デバッグツール

MCP検査官

ビジュアル MCP インスペクターにアクセスしてツールをテストし、リクエスト/レスポンスの詳細を表示します。

  1. npm run dev:server実行します。
  2. ブラウザでhttp://localhost:5173を開きます。
  3. ツールをテストし、UI で直接ログを表示します

サーバーログ

開発用のデバッグ ログを有効にします。

# Set environment variable DEBUG=true npm run dev:server # Or configure in ~/.mcp/configs.json

MCPサーバーの公開

カスタム MCP サーバーを公開する準備ができたら、次の手順を実行します。

  1. 詳細を記載したpackage.jsonを更新します
  2. ツールのドキュメントをREADME.mdに更新する
  3. プロジェクトをビルドします: npm run build
  4. 本番ビルドをテストする: npm run start:server
  5. npmに公開: npm publish

ライセンス

ISCライセンス

{ "searchapi": { "environments": { "DEBUG": "true", "SEARCHAPI_API_KEY": "value" } } }

**注:**後方互換性のため、 searchapiキーが見つからない場合、サーバーは完全なパッケージ名 ( searchapi-mcp-server ) またはスコープ外のパッケージ名 ( searchapi-mcp-server ) の設定も認識します。ただし、新しい設定では短縮形のsearchapiキーを使用することをお勧めします。

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