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G-Search MCP

by jae-jae
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G-Search MCP

複数のキーワードを同時に並行検索できる、Google 検索用の強力な MCP サーバーです。

このプロジェクトはgoogle-searchから変更されています。

利点

  • 並列検索: Googleで複数のキーワードを同時に検索し、検索効率を向上します。

  • ブラウザの最適化: 効率的な並列検索のために、単一のブラウザインスタンスで複数のタブを開きます。

  • 自動検証処理: CAPTCHA をインテリジェントに検出し、必要に応じてユーザー検証用の可視ブラウザ モードを有効にします。

  • ユーザー行動シミュレーション: 実際のユーザーの閲覧パターンをシミュレートして、検索エンジンによる検出の可能性を低減します。

  • 構造化データ: 構造化された検索結果をJSON形式で返し、簡単に処理および分析できます。

  • 設定可能なパラメータ: 検索結果の制限、タイムアウト設定、ロケール設定など、さまざまなパラメータ設定をサポートします。

Related MCP server: Enhanced Google Search MCP

クイックスタート

npx で直接実行します:

npx -y g-search-mcp

初回セットアップ - ターミナルで次のコマンドを実行して、必要なブラウザをインストールします。

npx playwright install chromium

デバッグモード

--debugオプションを使用してデバッグ モードで実行します (ブラウザー ウィンドウを表示します)。

npx -y g-search-mcp --debug

MCP を構成する

Claude Desktop でこの MCP サーバーを構成します。

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "g-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "g-search-mcp"]
    }
  }
}

特徴

  • search - 複数のキーワードでGoogle検索を実行し、結果を返します

    • Playwrightブラウザを使用して検索を実行します

    • 次のパラメータをサポートします:

      • queries : 実行する検索クエリの配列（必須パラメータ）

      • limit : クエリごとに返される結果の最大数。デフォルトは 10 です。

      • timeout : ページ読み込みのタイムアウト（ミリ秒）。デフォルトは 60000（60 秒）

      • noSaveState : ブラウザの状態を保存しないかどうか。デフォルトは false

      • locale : 検索結果のロケール設定。デフォルトは en-US

      • debug : デバッグモードを有効にするかどうか（ブラウザウィンドウを表示）、コマンドラインの --debug フラグを上書きします

使用例：

Use the search tool to search for "machine learning" and "artificial intelligence" on Google

応答例:

{
  "searches": [
    {
      "query": "machine learning",
      "results": [
        {
          "title": "What is Machine Learning? | IBM",
          "link": "https://www.ibm.com/topics/machine-learning",
          "snippet": "Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy."
        },
        ...
      ]
    },
    {
      "query": "artificial intelligence",
      "results": [
        {
          "title": "What is Artificial Intelligence (AI)? | IBM",
          "link": "https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence",
          "snippet": "Artificial intelligence leverages computers and machines to mimic the problem-solving and decision-making capabilities of the human mind."
        },
        ...
      ]
    }
  ]
}

使用上のヒント

特殊なウェブサイトシナリオの取り扱い

検索パラメータの調整

  • 検索結果数: さらに検索結果を表示するには:

    Please return the top 20 search results for each keyword

    これによりlimit: 20パラメータが設定されます。

  • タイムアウト期間を増やす: 読み込みが遅い場合:

    Please set the page loading timeout to 120 seconds

    これにより、 timeoutパラメータが 120000 ミリ秒に調整されます。

ロケール設定の調整

  • 検索地域の変更: 別のロケール設定を指定します:

    Please use Chinese locale (zh-CN) for searching

    これによりlocale: "zh-CN"パラメータが設定されます。

デバッグとトラブルシューティング

デバッグモードを有効にする

  • 動的デバッグのアクティブ化: 特定の検索操作中にブラウザ ウィンドウを表示するには:

    Please enable debug mode for this search operation

    これにより、サーバーが--debugフラグなしで起動された場合でもdebug: trueが設定されます。

インストール

前提条件

  • Node.js 18以上

  • NPM または Yarn

ソースからインストール

  1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/jae-jae/g-search-mcp.git
cd g-search-mcp

  1. 依存関係をインストールします:

npm install

  1. Playwright ブラウザをインストールします:

npm run install-browser

  1. サーバーを構築します。

npm run build

発達

自動リビルド（開発モード）

npm run watch

デバッグにMCP Inspectorを使用する

npm run inspector

関連プロジェクト

  • fetcher-mcp : Playwrightヘッドレスブラウザを使用してWebページコンテンツを取得するための強力なMCPサーバー。インテリジェントなコンテンツ抽出、並列処理、リソース最適化などの機能を備えており、Webコンテンツのスクレイピングに最適なツールです。

ライセンス

MITライセンスに基づいてライセンスされています

Available Tools

1 tool

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedsearch
Deploy Server
Let your AI agent see the webWeb-to-screenshot MCP for Claude, Cursor and Codex. No cookie banners. Free to start.snap-render.comAd

TDQS

B3.1/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of confusion or overlap between tools, making disambiguation perfect. The single tool has a clear and distinct purpose without any ambiguity.

Naming Consistency5/5

With only one tool, naming consistency is inherently perfect as there are no other tools to compare against. The tool name 'search' follows a simple verb pattern, which is appropriate for its function.

Tool Count2/5

A single tool is too few for a search server, as it lacks basic operations like refining searches, handling different result types, or managing search history. This minimal set feels thin and incomplete for the apparent scope of a search service.

Completeness2/5

The tool set is severely incomplete for a search domain, offering only a basic search function without any support for advanced features like filtering, pagination, or accessing specific result details. This will likely cause agent failures when more complex search tasks are required.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessUnresponsive

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Appeared in Searches