Unified Search MCP Server 🔍

git clone https://github.com/JDeun/unified-search-mcp-server.git
cd unified-search-mcp-server

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# .env 파일을 편집하여 API 키와 설정 입력

# API 키
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key
GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID=your-cse-id
YOUTUBE_API_KEY=your-youtube-api-key

# 보안
MCP_ENCRYPTION_KEY=your-256-bit-key
MCP_RATE_LIMIT_SECRET=your-secret

# Redis (선택사항)
MCP_REDIS_URL=redis://localhost:6379/0

# 설정
MCP_ENV=production
MCP_LOG_LEVEL=INFO
MCP_CACHE_TTL=3600

# 개발 모드 (stdio)
python unified_search_server.py

# 프로덕션 모드 (HTTP)
python unified_search_server.py --transport streamable-http

# 커스텀 포트
MCP_PORT=8080 python unified_search_server.py --transport streamable-http

# 이미지 빌드
docker build -t unified-search-mcp .

# 컨테이너 실행
docker run -p 8000:8000 \
  -e GOOGLE_API_KEY=your-key \
  -e GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID=your-cse \
  -e YOUTUBE_API_KEY=your-key \
  unified-search-mcp

{
  "mcpServers": {
    "unified-search": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/unified_search_server.py"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your-key",
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID": "your-cse",
        "YOUTUBE_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

results = await unified_search(
    query="인공지능",
    sources=["scholar", "web", "youtube"],
    num_results=10
)

results = await search_google_scholar(
    query="머신러닝",
    author="Yann LeCun",
    year_start=2020,
    year_end=2024,
    num_results=10
)

results = await search_google_web(
    query="ChatGPT",
    language="ko",
    safe_search="medium",
    num_results=10
)

results = await search_youtube(
    query="파이썬 튜토리얼",
    video_duration="medium",
    upload_date="month",
    order="viewCount",
    num_results=20
)

info = await get_author_info("Geoffrey Hinton")

await clear_cache(source="web")  # 또는 None으로 전체 삭제

stats = await get_api_usage_stats()

src/
├── config/       # 설정 및 보안
├── models/       # 데이터 모델 및 검증
├── services/     # 검색 서비스 구현
├── cache/        # 캐싱 레이어
├── utils/        # 유틸리티 (로깅, rate limiting)
├── monitoring/   # 메트릭 및 헬스 체크
└── mcp_server.py # 메인 서버 구현

리소스: health://status

리소스: metrics://stats

pytest tests/ -v --cov=src