Skip to main content
Glama
fengin

Search MCP Server

by fengin
README.md
# Search MCP Server

![image](./images/logo.png)

一个基于MCP协议的搜索服务实现,提供多种搜索引擎支持,Cursor和Claude Desktop能与之无缝集成。

使用Python开发,支持异步处理和高并发请求,目前支持三种搜索引擎选择:

- Brave Search :国外一家专业提供搜索接口服务产品

- 秘塔(Metaso)搜索:秘塔AI搜索的逆向实现接口,非官方接口

- 博查(bocha)搜索:国内Search API市场占有率最高的搜索API产品

更多MCP知识,见AI全书([ 一文看懂什么是MCP(大模型上下文)?用来干什么的?怎么用它?](https://aibook.ren/archives/mcp-course))

**作者**: 凌封(微信fengin)

**网址**:[https://aibook.ren]()(AI全书)

## 使用示例

![image](./images/demo.png)

## 功能特点

- **多搜索引擎支持**: 
  - Brave Search: 提供网络搜索和位置搜索
  - Metaso搜索: 提供网络搜索和学术搜索,支持简洁和深入两种模式
  - 博查搜索: 提供网络搜索,支持时间范围过滤、详细摘要和图片搜索
- **适用场景**: Claude Desktop或者Cursor无缝集成使用,大大扩展工具的内容获取能力
- **模块化设计**: 每个搜索引擎都是独立的模块,也可以单独拷出去其他地方使用

## 三种搜索的选择

<mark>运行时只能生效一种搜索引擎</mark>,为了方便大家选择配置哪个上线,我列了下大致的对比:

| 搜索引擎   | 国内/外 | 需魔法 | 自带总结 | 质量  | 免费    | 官方  | 速度      | 注册门槛 |
| ------ | ---- | --- | ---- | --- | ----- | --- | ------- | ---- |
| Brave  | 国外   | 是   | 否    | 高   | 是(限量) | 是   | 中       | 很高   |
| Metaso | 国内   | 否   | 是    | 中   | 是     | 否   | 慢(AI总结) | 低    |
| Bocha  | 国内   | 否   | 否    | 高   | 否     | 是   | 极快      | 低    |

## 安装和使用

### 1. 环境要求

- Python 3.10+
- uv 0.24.0+
- node.js v20.15.0
- cursor >=0.45.10 (低于该版本mcp server配置老是连不上)
- 科学上网(仅使用Brave Search需要)

#### 1.1 安装浏览器驱动(仅Metaso需要)

```
# 安装Playwright框架
pip install playwright>=1.35.0
# 安装浏览器驱动,仅安装chromium
playwright install chromium
```



### 2.下载代码

```bash
git clone https://github.com/fengin/search-server.git
```

### 3. 启用你要的搜索引擎

打开项目根目录,修改server.py以下代码选择启用类型:

```python
# 搜索引擎配置
SEARCH_ENGINE = os.getenv("SEARCH_ENGINE", "bocha")
```

其中值分别对应有brave、metaso、bocha,也可以通过配置环境变量SEARCH_ENGIN

### 4\. 配置对应的搜索模块

以下三个模块目录下都对应有一个config.py文件:

- src\search\proxy\brave

- src\search\proxy\metaso

- src\search\proxy\bocha

根据你的选择,修改对应的config.py文件配置

#### 4.1 brave search配置

```python
# 检查API密钥
BRAVE_API_KEY = os.getenv("BRAVE_API_KEY")
if not BRAVE_API_KEY:
    BRAVE_API_KEY = "你申请的 brave_api_key"
```

在Claude Desktop里面使用的话,也可以在Claude Desktop里配置通过环境变量传这个参数,但是Cursor目前不支持环境变量,只能在这文件里修改

API KEY 申请地址:[Brave Search - API](https://api-dashboard.search.brave.com/login)

<mark>申请门槛比较高</mark>,要求:

- 魔法(使用时也需要)

- 邮箱验证

- 信用卡(可以用虚拟的:[https://cardgenerator.org/](https://cardgenerator.org/))

#### 4.2 秘塔(metaso)配置

```python
# 认证信息
METASO_UID = os.getenv("METASO_UID")
METASO_SID = os.getenv("METASO_SID")
if not METASO_UID or not METASO_SID:
    METASO_UID = "你获取的 metaso_uid"
    METASO_SID = "你获取的 metaso_sid"
```

同样Claude Desktop使用可以通过 MCP Servers配置里环境变量;

**uid和sid获取方式:**

进入秘塔AI搜索,登录账号(<mark>建议登录账号,否则可能遭遇奇怪的限制</mark>),然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到`uid`和`sid`的值。

![获取uid-sid](./images/meta-uid-sid.png)

**多账号接入**

<mark>注意:目前怀疑秘塔对IP地址的总搜索次数有限制,建议加入IP轮换</mark>

你可以通过提供多个账号的uid-sid并使用`,`修改下相关的使用代码,每次请求服务会从中挑选一个,本人后续再考虑。

#### 4.3 博查(bocha)配置

```python
BOCHA_API_KEY = os.getenv("BOCHA_API_KEY", "")
if not BOCHA_API_KEY:
    BOCHA_API_KEY="你申请的 bocha_api_key"
```

注册申请地址:https://open.bochaai.com/

调用按次数收费,不便宜,但是搜索质量确实比较好,我这有少量的免费试用码,有需要的微信联系我;

### 5. AI工具配置

#### 5.1 Cursor里配置

![Cursor配置](./images/cursor-mcp-server.png)

- name:  search

- type:  cmd

- command: uv --directory D:\\code\\search-server run search

其中 “D:\code\search-server” 就是你拉下来源代码目录

#### 5.2 Claude Desktop配置

找到配置文件

**方法一**

```
# widnows
C:\Users\{用户}\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
# mac/linux 应该在用户家目录下找
```

**方法二**

打开Claude Desktop应用进入查看:
Claude Desktop—>菜单—>Settings—>Developer—>Edit Config

编辑增加以下MCP Server:

```json
{
  "mcpServers": {
    "search": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "D:\\code\\search-server",
                "run",
                "search"
            ],
            "env": {
                "BRAVE_API_KEY": "你申请的API KEY"
            }
        }
  }
}
```

环境变量看你需要,如果代码改了这就没必要配置了

<mark>Cursor会弹出一个黑窗口,不要关闭,不要关闭</mark>,这是启动的MCP Server进程,目前没办法解决不弹出来。

Claude Desktop配置完一定要重启应用才生效。

#### 5.4 问题排错

配置Cursor后很多人遇到,MCP Servers里面配置完,还是显示状态红点,Tools Not Found,使用时也不会去调用,这是因为根本没配置好。

大部分可能出现的情况是:

1. 环境没准备好,包括需要的软件及版本要求,详见环境章节

2. 准备的环境不对,像windows有cmd终端、powershell终端、还有可能装了gitbash终端,你打开cmd终端(cursor一般是这个)检查下环境,直接运行下uv --directory D:\code\search-server run search

3. 配置路径/命令不对,可以打开终端运行命令看下:uv --directory D:\code\search-server run search

4. 把黑窗口关闭了,再次开启需要重启Cursor

5. Cursor版本太旧

6. 运行时报以下错,原因是没有安装chromium,解决办法见环境准备1.1章节
   
   ```shell
   错误:搜索执行错误:BrowserType.launch persistent context:Executable doesn't exist atC:\Users\fengi\AppDatalLocal\ms-playwright\chromium headless shell-1155\chrome-winlheadless shell.exe
   ```

### 6. 使用

<mark>在你的Claude Desktop 或者 Cursor 里直接你正常的工作就行了,必要时它会自动调用搜索接口获取内容</mark>,比如说,你整理下网络上2025年技术发展方向作为软件什么内容,它就会去调用搜索工具获取网络信息:

- 配置好工具后,它的信息里面就知道有这个工具

- 根据你的要求,它自动会分析判断需要用到搜索工具

- 根据需求,提取关键词,调用搜索工具

- 根据搜索返回内容,组织你要的结果

有一点需要注意的,<mark>在Cursor里面,必须启用composer的agent模式工作才会生效</mark>,调用工具时,也需要你点下执行;

## 技术内幕

### 项目结构

```shell
search/
├── __init__.py
├── server.py              # MCP服务器实现
└── proxy/                 # 搜索引擎代理
    ├── brave/             # Brave搜索模块
    │   ├── __init__.py
    │   ├── client.py      # 核心客户端实现
    │   ├── config.py      # 配置和速率限制
    │   └── exceptions.py  # 异常定义
    ├── metaso/            # Metaso搜索模块
    │   ├── __init__.py
    │   ├── client.py      # 核心客户端实现
    │   ├── config.py      # 配置和速率限制
    │   └── exceptions.py  # 异常定义
    ├── bocha/             # 博查搜索模块
    │   ├── __init__.py
    │   ├── client.py      # 核心客户端实现
    │   ├── config.py      # 配置和速率限制
    │   └── exceptions.py  # 异常定义
    ├── brave_search.py    # Brave MCP工具实现
    ├── metaso_search.py   # Metaso MCP工具实现
    └── bocha_search.py    # 博查搜索MCP工具实现
```

### 接口参数

#### Brave Search引擎

- **search**
  
  - 执行网络搜索,支持分页和过滤
  - 输入参数:
    - `query` (string): 搜索关键词
    - `count` (number, 可选): 每页结果数量(最大20)
    - `offset` (number, 可选): 分页偏移量(最大9)

- **location_search**
  
  - 搜索地理位置相关信息(商家、餐厅等)
  - 输入参数:
    - `query` (string): 位置搜索关键词
    - `count` (number, 可选): 结果数量(最大20)
  - 无相关结果时自动切换到网络搜索

#### Metaso搜索引擎

- **search**
  
  - 执行网络搜索,支持多种模式
  - 输入参数:
    - `query` (string): 搜索关键词
    - `mode` (string, 可选): 搜索模式
      - `concise`: 简洁模式,回答简短精炼
      - `detail`: 深入模式,回答详细全面(默认)
      - `research`: 研究模式,回答深度分析(<mark>目前暂不支持,逆向没有成功</mark>)

- **scholar_search**
  
  - 执行学术搜索,专门用于查找学术资源
  - 输入参数:
    - `query` (string): 学术搜索关键词
    - `mode` (string, 可选): 搜索模式,同上

#### 博查搜索引擎

- **search**
  - 执行网络搜索,支持时间范围过滤和详细摘要
  - 输入参数:
    - `query` (string): 搜索关键词
    - `count` (number, 可选): 结果数量(1-10,默认10)
    - `page` (number, 可选): 页码,从1开始
    - `freshness` (string, 可选): 时间范围
      - `noLimit`: 不限时间(默认)
      - `oneDay`: 一天内
      - `oneWeek`: 一周内
      - `oneMonth`: 一月内
      - `oneYear`: 一年内
    - `summary` (boolean, 可选): 是否显示详细摘要,默认false
  - 返回内容:
    - 搜索统计信息(总结果数、当前页/总页数、本页结果数)
    - 网页搜索结果(标题、URL、来源、摘要、发布时间)
    - 相关图片信息(尺寸、来源、URL)

## 

TDQS

A4.2/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

Only one tool exists, so there is no possibility of confusion between tools.

Naming Consistency5/5

Single tool named 'search' is clear and follows a simple, consistent pattern.

Tool Count5/5

For a search-focused server, a single powerful search tool is well-scoped and appropriate.

Completeness5/5

The search tool covers core functionality including time filtering, summaries, and pagination, making it complete for the domain.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues