Версия 2.0 уже здесь

Сервер MCP поиска Google

Сервер MCP (Model Context Protocol), который предоставляет возможности поиска Google и инструменты анализа содержимого веб-страниц. Этот сервер позволяет моделям ИИ выполнять поиск Google и анализировать содержимое веб-страниц программным способом.

Функции

• Интеграция пользовательского поиска Google

• Расширенные функции поиска (фильтры, сортировка, пагинация, категоризация)

• Анализ содержимого веб-страницы в различных форматах (markdown, HTML, простой текст)

• Пакетный анализ веб-страниц

• Категоризация и классификация результатов

• Резюмирование содержания

• Оптимизированные, понятные человеку ответы

• Интерфейс, совместимый с MCP

Related MCP server: Google Research MCP

Предпосылки

• Node.js (v16 или выше)

• Аккаунт Google Cloud Platform

• Пользовательский идентификатор поисковой системы

• Ключ API Google

Установка

1. Клонировать репозиторий

2. Установите зависимости Node.js:

npm install

3. Создайте код TypeScript:

npm run build

Конфигурация

1. Настройте переменные среды для ваших учетных данных Google API:

Вы можете либо установить их как системные переменные среды, либо настроить их в файле настроек MCP.

Необходимые переменные среды:

• GOOGLE_API_KEY : Ваш ключ API Google

• GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID : Ваш идентификатор пользовательской поисковой системы

2. Добавьте конфигурацию сервера в файл настроек MCP (обычно он находится по адресу %APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json ):

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "autoApprove": [
        "google_search",
        "extract_webpage_content",
        "extract_multiple_webpages"
      ],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/google-search-mcp-server/dist/google-search.js"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your-google-api-key",
        "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-custom-search-engine-id"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

Бег

Запустите MCP-сервер:

npm run start

Доступные инструменты

1. google_поиск

Поиск в Google и возврат соответствующих результатов из сети. Этот инструмент находит веб-страницы, статьи и информацию по определенным темам с помощью поисковой системы Google.

{
  "name": "google_search",
  "arguments": {
    "query": "your search query",
    "num_results": 5, // optional, default: 5
    "site": "example.com", // optional, limit results to specific website
    "language": "en", // optional, filter by language (ISO 639-1 code)
    "dateRestrict": "m6", // optional, filter by date (e.g., "m6" for last 6 months)
    "exactTerms": "exact phrase", // optional, search for exact phrase
    "resultType": "news", // optional, specify type (news, images, videos)
    "page": 2, // optional, page number for pagination (starts at 1)
    "resultsPerPage": 10, // optional, results per page (max: 10)
    "sort": "date" // optional, sort by "date" or "relevance" (default)
  }
}

Ответ включает в себя:

• Результаты поиска с заголовком, ссылкой, фрагментом в удобном для чтения формате

• Информация о пагинации (текущая страница, общие результаты и т. д.)

• Категории результатов (определяются автоматически)

• Навигационные подсказки для пагинации

2. извлечение_содержимого_веб-страницы

Извлекайте и анализируйте контент с веб-страницы, преобразуя его в читаемый текст. Этот инструмент извлекает основной контент, удаляя рекламу, элементы навигации и прочий беспорядок.

{
  "name": "extract_webpage_content",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com",
    "format": "markdown" // optional, format options: "markdown" (default), "html", or "text"
  }
}

Ответ включает в себя:

• Название и описание веб-страницы

• Статистика контента (количество слов, количество символов)

• Краткое содержание

• Предварительный просмотр контента (первые 500 символов)

3. извлечение_нескольких_веб-страниц

Извлечение и анализ контента из нескольких веб-страниц в одном запросе. Идеально подходит для сравнения информации из разных источников или сбора комплексной информации по теме.

{
  "name": "extract_multiple_webpages",
  "arguments": {
    "urls": [
      "https://example1.com",
      "https://example2.com"
    ],
    "format": "html" // optional, format options: "markdown" (default), "html", or "text"
  }
}

Ответ включает в себя:

• Название и описание каждой веб-страницы

• Статистика контента для каждой веб-страницы

• Краткое содержание каждой веб-страницы

• Предварительный просмотр содержимого каждой веб-страницы (первые 150 символов)

Получение учетных данных Google API

1. Перейдите в Google Cloud Console.

2. Создайте новый проект или выберите существующий

3. Включить API пользовательского поиска

4. Создать учетные данные API (ключ API)

5. Перейти на страницу пользовательской поисковой системы

6. Создайте новую поисковую систему и получите свой идентификатор поисковой системы

7. Добавьте эти учетные данные в файл настроек MCP или установите их в качестве переменных среды.

Обработка ошибок

Сервер предоставляет подробные сообщения об ошибках для:

• Отсутствующие или недействительные учетные данные API

• Неудачные поисковые запросы

• Недействительные URL-адреса веб-страниц

• Проблемы с сетевым подключением

Архитектура

Сервер построен на TypeScript и использует MCP SDK для предоставления стандартизированного интерфейса для моделей ИИ для взаимодействия с Google Search и инструментами анализа содержимого веб-страниц. Он состоит из двух основных служб:

1. GoogleSearchService : обрабатывает взаимодействия с API Google для обеспечения функциональности поиска.

2. ContentExtractor : управляет анализом и извлечением содержимого веб-страницы.

Сервер использует механизмы кэширования для повышения производительности и сокращения количества вызовов API.

Распространение собранной версии

Если вы предпочитаете распространять только собранную версию этого инструмента, а не исходный код, вы можете выполнить следующие действия:

1. Создайте код TypeScript:

npm run build

2. Создайте дистрибутив, содержащий только необходимые файлы:

# Create a distribution directory
mkdir -p dist-package

# Copy the compiled JavaScript files
cp -r dist dist-package/

# Copy package files (without dev dependencies)
cp package.json dist-package/
cp README.md dist-package/

# Create a simplified package.json for distribution
node -e "const pkg = require('./package.json'); delete pkg.devDependencies; delete pkg.scripts.build; delete pkg.scripts.dev; pkg.scripts.start = 'node dist/google-search.js'; require('fs').writeFileSync('dist-package/package.json', JSON.stringify(pkg, null, 2));"

3. Затем пользователи могут установить и запустить собранную версию:

# Install production dependencies only
npm install --production

# Start the server
npm start

Этот подход позволяет распространять скомпилированные файлы JavaScript без раскрытия исходного кода TypeScript. Пользователям по-прежнему необходимо:

1. Настройте свои учетные данные Google API как переменные среды.

2. Добавьте конфигурацию сервера в файл настроек MCP.

3. Установка производственных зависимостей

Обратите внимание, что package.json в дистрибутиве будет включать только производственные зависимости и упрощенный набор скриптов.

Лицензия

Массачусетский технологический институт