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Glama

mcp-web-search

MCP-Server (Model Context Protocol) für Internetrecherchen, bereitgestellt auf Vercel als zustandslose HTTP-API. Ermöglicht KI-Agenten wie Antigravity, im Web zu suchen, Seiten zu lesen, REST-APIs zu nutzen und Links zu extrahieren – ohne Probleme mit Anti-Bot-Blockaden.


Verfügbare Tools

Tool

Beschreibung

web_search

Sucht im Internet über die Tavily API und gibt Titel, URL und Snippet jedes Ergebnisses zurück

read_webpage

Verwendet Tavily Extract, um Seiten unter Umgehung von Anti-Bot-Blockaden herunterzuladen, und gibt den Inhalt als Markdown, reinen Text oder HTML zurück

fetch_json

Führt per Axios einen GET-Request auf eine beliebige URL aus und gibt das JSON der Antwort zurück (ideal für öffentliche REST-APIs)

extract_links

Verwendet Tavily Extract, um die Seite zu lesen, und extrahiert alle Links mit Unterstützung für Filter nach Domäne


Related MCP server: Spider MCP Server

Stack

  • Next.js 16 (App Router) — Server-Framework

  • mcp-handler — HTTP-Adapter für das MCP-Protokoll

  • @modelcontextprotocol/server — MCP SDK v2

  • Tavily API — offizielle Such- und Seiten-Extraktions-API (immun gegen Anti-Bot-Blockaden)

  • axios + cheerio + turndown — für REST-APIs und das Parsen von HTML-Inhalten

  • Zod v4 — Schema-Validierung der Tools

  • Vercel Hobby — kostenloses Hosting (60s Timeout pro Request)


Tavily API konfigurieren

Da Vercel und andere Rechenzentren beim Scraping von Webinhalten häufig von Firewalls blockiert werden, verwendet dieses Projekt Tavily – eine auf KI ausgerichtete API, die Seiten lesen und im Internet suchen kann – 100 % zuverlässig.

Damit alles einwandfrei funktioniert:

  1. Erstellen Sie ein kostenloses Konto auf tavily.com (1.000 kostenlose Anfragen pro Monat inklusive).

  2. Gehen Sie zum Dashboard Ihres Hostings (z. B. Vercel) und fügen Sie die folgende Umgebungsvariable hinzu:

    • TAVILY_API_KEY: sua_chave_aqui


Deployment auf Vercel

Voraussetzungen

  • Node.js 20+

  • pnpm

1. Repository klonen

git clone https://github.com/suportebono/mcp-web-search.git
cd mcp-web-search
pnpm install

2. Lokal testen

pnpm dev

Der MCP-Endpunkt ist unter http://localhost:3000/api/mcp verfügbar.

Um die Tools visuell zu prüfen:

npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:3000/api/mcp

3. Auf Vercel veröffentlichen

npx vercel

Nach dem Deployment erhalten Sie eine URL im Format https://mcp-web-search-xxx.vercel.app. Vergessen Sie nicht, den TAVILY_API_KEY zu konfigurieren!


Konfiguration in Antigravity

Bearbeiten Sie die Datei ~/.gemini/config/mcp_config.json (erstellen Sie sie, falls sie nicht existiert):

{
  "mcpServers": {
    "web-search": {
      "serverUrl": "https://seu-projeto.vercel.app/api/mcp"
    }
  }
}

Starten Sie Antigravity neu und prüfen Sie unter ... > MCP Servers – die 4 Tools sollten aufgelistet sein.


Konfiguration in anderen MCP-Clients

Claude Desktop / Cursor / Windsurf

Fügen Sie Folgendes zur Konfigurationsdatei Ihres Clients hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "web-search": {
      "url": "https://seu-projeto.vercel.app/api/mcp"
    }
  }
}

Clients, die nur stdio unterstützen

Verwenden Sie das Paket mcp-remote als Proxy:

{
  "mcpServers": {
    "web-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://seu-projeto.vercel.app/api/mcp"]
    }
  }
}

Referenz der Tools

Durchsucht das Internet mithilfe der Tavily-API.

Parameter:

Name

Typ

Erforderlich

Beschreibung

query

string

✅

Suchbegriffe

num_results

number

❌

Anzahl der Ergebnisse (Standard: 5)

Beispiel für die Rückgabe:

[
  {
    "title": "Next.js 15 — Blog",
    "url": "https://nextjs.org/blog/next-15",
    "snippet": "Next.js 15 introduces...",
    "source": "nextjs.org"
  }
]

read_webpage

Liest und extrahiert den Inhalt einer URL unter Umgehung von Paywalls und Anti-Bots mithilfe von Tavily Extract.

Parameter:

Name

Typ

Erforderlich

Beschreibung

url

string

✅

URL der Seite

mode

"markdown" | "text" | "raw_html"

❌

Ausgabeformat (Standard: markdown)

Entfernt automatisch Skripte, Stile, Anzeigen, Navigation und Fußzeile, bevor der Inhalt zurückgegeben wird.


fetch_json

Führt eine GET-Anfrage über Axios aus und gibt das rohe JSON zurück.

Parameter:

Name

Typ

Erforderlich

Beschreibung

url

string

✅

URL der API

headers

Record<string, string>

❌

Optionale HTTP-Header


Verwendet Tavily Extract, um das tatsächliche HTML der Seite zu lesen (einschließlich dynamischer Websites) und extrahiert alle Links.

Parameter:

Name

Typ

Erforderlich

Beschreibung

url

string

✅

URL der Seite

filter

string

❌

Filtert Links, die diese Teilzeichenfolge enthalten (z. B. "github.com")

Beispiel für die Rückgabe:

[
  {
    "text": "Documentação",
    "href": "/docs",
    "absolute_url": "https://exemplo.com/docs"
  }
]

Projektstruktur

mcp-web-search/
├── app/
│   └── api/
│       └── mcp/
│           └── route.ts        ← Endpoint MCP (GET + POST)
├── lib/
│   ├── mcp-server.ts           ← Registro de todas as ferramentas
│   └── tools/
│       ├── web-search.ts       ← Busca via Tavily API
│       ├── read-webpage.ts     ← Leitura e parsing de páginas (Tavily Extract)
│       ├── fetch-json.ts       ← Fetch de APIs REST genéricas
│       └── extract-links.ts    ← Extração de links via Tavily Extract HTML
├── next.config.ts
└── package.json

Unterstütztes MCP-Protokoll

Dieser Server implementiert die Spezifikation MCP 2026-07-28 über den Transport Streamable HTTP stateless und ist mit modernen Clients kompatibel. Er bietet außerdem einen automatischen Fallback für Clients, die die Streamable-HTTP-Spezifikation aus der Ära 2025 verwenden.


Lizenz

MIT

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to access real-time web data through search, markdown scraping, and browser automation while bypassing anti-bot protections. It provides tools for web research, e-commerce monitoring, and data extraction from across the globe.
    4
    15,737 npm
    5
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI agents to perform web searches, extract webpage content, and conduct end-to-end search-and-extract operations using multiple search providers and content extraction methods.
    -
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Enables AI agents to perform web searches, fetch and extract page content, and crawl sites with caching, rate limiting, and robots.txt compliance, all without needing API keys.
    11
    325 PyPI
    1
    MIT

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