Scrapeless MCP Server

Servidor Mcp sin raspado
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo abierto que permite una integración fluida entre las aplicaciones LLM y las fuentes de datos y herramientas externas. MCP proporciona una forma estandarizada de conectar LLM con el contexto requerido, lo que ayuda a optimizar eficientemente las interfaces de chat, crear IDE basados en IA o crear flujos de trabajo de IA personalizados.
Integre fácilmente los resultados de las SERP de Google (Búsqueda de Google, Google Flight, Google Maps, Google Jobs, etc.) en tiempo real en sus aplicaciones LLM mediante el servidor MCP de Scrapeless. Este servidor actúa como puente entre las LLM (como ChatGPT, Claude, etc.) y las SERP de Google de Scrapeless, lo que permite la recuperación dinámica de contexto para flujos de trabajo de IA, chatbots y herramientas de investigación.
👉 Punto final MCP en vivo:
📦 Paquete NPM: scrapeless-mcp-server
Descripción general
Este proyecto proporciona varios servidores MCP que permiten a los asistentes de IA como Claude realizar diversas operaciones de búsqueda y recuperar datos de:
Búsqueda de Google
Related MCP server: MCP Web Research Server
Herramientas
1. Herramienta de búsqueda
Nombre:
google-searchDescripción: Busque en la web usando Scrapeless
Parámetros:
query(obligatoria): El parámetro define la consulta que desea buscar. Puede usar cualquier término que usaría en una búsqueda normal de Google, por ejemplo, inurl:, site:, intitle:.gl(opcional, valor predeterminado: "us"): Este parámetro define el país que se usará en la búsqueda de Google. Es un código de país de dos letras (p. ej., "us" para Estados Unidos, "uk" para el Reino Unido o "fr" para Francia).hl(opcional, predeterminado: "en"): Este parámetro define el idioma que se usará en la búsqueda de Google. Es un código de idioma de dos letras (p. ej., "en" para inglés, "es" para español o "fr" para francés).
Guía de configuración
1. Obtenga una clave sin raspaduras
Regístrate en Scrapeless
2. Configurar
{
"mcpServers": {
"scrapelessMcpServer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "scrapeless-mcp-server"],
"env": {
"SCRAPELESS_KEY": "YOUR_SCRAPELESS_KEY"
}
}
}
}Consultas de ejemplo
A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo utilizar estos servidores con Claude Desktop:
Búsqueda de Google
Please search for "climate change solutions" and summarize the top results.Instalación
Prerrequisitos
Node.js 22 o superior
NPM o Hilo
Instalar desde la fuente
Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/scrapeless-ai/scrapeless-mcp-server.git
cd scrapeless-mcp-serverInstalar dependencias:
npm installConstruir el servidor:
npm run buildComunidad
Available Tools
1 toolgoogle-searchCInspect
Fetch Google Search Results
Inputs: query (required), gl, hl.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The tool 'google-search' has a clear and distinct purpose of fetching Google search results, so agents cannot misselect between multiple options.
The single tool name 'google-search' follows a consistent pattern of verb-noun (search as the verb, Google as the noun context), and with only one tool, there is no inconsistency to evaluate. The naming is clear and adheres to a predictable structure.
The server has only one tool, which feels thin and under-scoped for a scraping-related domain. A single tool for fetching Google search results may not provide sufficient coverage for typical scraping workflows, such as parsing results, handling pagination, or interacting with other search engines, making it borderline too few for the apparent purpose.
Inferring the domain as web scraping or search data fetching, the tool surface is severely incomplete. It only offers a basic search fetch without supporting operations like filtering results, extracting specific data, managing queries, or integrating with other scraping tasks, leading to significant gaps that could cause agent failures in broader scraping scenarios.
Maintenance
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