Search MCP Server
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Search MCP Serversearch the web for latest AI breakthroughs"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Search MCP Server
一个基于Node.js的MCP (Model Context Protocol) 服务器,提供浏览器搜索和网页访问功能,符合MCP标准协议规范。
功能特性
🔍 browser_search: 使用Google搜索API获取搜索结果
🌐 browser_visit: 智能网页分析,支持多URL并发处理
🤖 LLM智能摘要: 使用AI模型进行证据提取和内容分析
📡 MCP标准: 符合Model Context Protocol规范
🔧 多API支持: Serper API / Google Custom Search API
🔄 自动重试: 智能重试机制,确保稳定性
🚀 并发处理: 支持最多5个URL同时处理
💡 容错设计: 多层备用方案,渐进增强
🌍 多模型支持: 兼容OpenAI、Azure、本地模型等
📝 结构化输出: 关键证据+总结+相关性评估
Related MCP server: mcp-web-calc
快速开始
1. 安装依赖
npm install2. 配置环境变量
复制环境变量模板:
cp .env.example .env编辑 .env 文件,配置API密钥:
# 搜索API配置(二选一)
# 推荐使用Serper API
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key_here
# 或者使用Google Custom Search API
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here
GOOGLE_CSE_ID=your_custom_search_engine_id_here
# LLM配置(用于智能摘要,强烈推荐)
LLM_API_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_API_KEY=your_llm_api_key_here
LLM_MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo
# 可选:自定义头部(JSON格式)
LLM_CUSTOM_HEADERS={}
# 可选:Jina Reader API(提升内容提取质量)
JINA_API_KEY=your_jina_api_key_here3. 启动服务
启动MCP服务器
# 标准MCP服务器(stdio通信)
npm start
# 或者启动HTTP网关(用于远程访问)
npm run start-gateway注意:
标准MCP服务器通过stdio进行通信,需要被MCP客户端调用
HTTP网关模式在3001端口提供RESTful API,支持远程访问
MCP客户端配置
Claude Desktop配置
在Claude Desktop的配置文件中添加此MCP服务器:
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"search-mcp": {
"type": "sse",
"url": "http://127.0.0.1:3001/sse",
"timeout": 60
}
}
}其他MCP客户端
任何支持MCP协议的客户端都可以通过stdio传输与此服务器通信。
工具说明
browser_search
使用Google搜索API获取搜索结果。
输入参数:
query(string, 必需): 搜索查询字符串top_k(integer, 可选): 返回结果数量,默认10,最大10
输出格式:
{
"results": [
{
"title": "搜索结果标题",
"snippet": "搜索结果摘要",
"url": "https://example.com"
}
]
}browser_visit
智能网页分析工具,支持单个或多个URL的并发处理,使用AI进行内容分析和证据提取。
输入参数:
url(string|array, 必需): 单个URL字符串或URL数组(最多5个)goal(string, 必需): 分析目标,描述你想从页面中获取什么信息
功能特性:
🤖 AI智能分析: 使用LLM进行证据提取和内容总结
🔄 自动重试: 失败时自动重试最多3次,指数退避
🚀 并发处理: 多URL同时处理,提高效率
📊 综合分析: 多URL时进行跨源信息整合和对比
🛡️ 容错机制: Jina Reader → 直接抓取,LLM → 关键词摘要
输出格式:
单URL输出:
关键证据:[具体信息和数据]
总结:[基于证据的结论]
相关性评估:[内容匹配度说明]多URL输出:
## 网页1: [URL]
[单独分析结果]
## 网页2: [URL]
[单独分析结果]
## 综合分析
[跨网页整合分析]
## 处理失败的URL
[失败原因说明]使用示例
在Claude Desktop中使用
配置好MCP服务器后,重启Claude Desktop
在对话中,Claude会自动识别可用的工具
你可以直接询问需要搜索或访问网页的问题
示例对话:
基础搜索:
"帮我搜索一下最新的Node.js版本信息"
"搜索关于MCP协议的相关资料"
单网页分析:
"分析这个技术博客,提取关于AI发展趋势的关键观点"
多网页对比分析:
"同时分析这3个新闻网站关于某事件的报道,对比不同观点"
"访问多个技术文档,整理API使用方法的最佳实践"
测试MCP服务器
你可以使用MCP客户端工具来测试服务器:
# 安装MCP客户端工具
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
# 测试服务器
mcp-inspector node src/index.js开发模式
使用nodemon进行开发:
npm run dev配置说明
LLM提供商支持
OpenAI
LLM_API_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL_NAME=gpt-3.5-turboAzure OpenAI
LLM_API_URL=https://your-resource.openai.azure.com/
LLM_MODEL_NAME=gpt-35-turbo
LLM_CUSTOM_HEADERS={"api-version": "2023-12-01-preview"}本地模型(Ollama)
LLM_API_URL=http://localhost:11434/v1
LLM_MODEL_NAME=llama2DeepSeek
LLM_API_URL=https://api.deepseek.com/v1
LLM_MODEL_NAME=deepseek-chat功能层级
最小配置: 仅搜索API → 基础搜索 + 关键词摘要
推荐配置: 搜索API + LLM → 智能搜索 + AI摘要
完整配置: 搜索API + LLM + Jina → 最佳体验
注意事项
API配置: 如果没有配置搜索API密钥,服务器将使用模拟数据进行测试
智能摘要: 配置LLM后可获得更准确的内容分析和证据提取
内容提取: 优先使用Jina Reader API,失败时回退到直接抓取
并发限制: 单次最多处理5个URL,避免过载
重试机制: 自动重试失败的请求,指数退避策略
内容截断: 超长内容智能截断到16000字符,避免token限制
技术栈
Node.js: 运行时环境
@modelcontextprotocol/sdk: MCP协议SDK
Axios: HTTP客户端
Cheerio: HTML解析
Stdio传输: 标准输入输出通信
许可证
MIT License
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Maintenance
Resources
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