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scrapeless-ai

Scrapeless MCP Server

プレビュー

スクレイプレスMCPサーバー

モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、LLMアプリケーションと外部データソースおよびツールとのシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。MCPは、LLMと必要なコンテキストを接続するための標準化された方法を提供し、チャットインターフェースの効率的な強化、AI駆動型IDEの構築、カスタムAIワークフローの作成を支援します。

Scrapeless MCPサーバーを使用して、リアルタイムのGoogle SERP(Google検索、Googleフライト、Googleマップ、Google求人情報など)の結果をLLMアプリケーションにシームレスに統合します。このサーバーは、LLM(ChatGPT、Claudeなど)とScrapelessのGoogle SERP間のブリッジとして機能し、AIワークフロー、チャットボット、リサーチツールのための動的なコンテキスト取得を可能にします。

👉 ライブ MCP エンドポイント:

📦 NPM パッケージ: scrapeless-mcp-server

概要

このプロジェクトは、Claude のような AI アシスタントがさまざまな検索操作を実行し、以下からデータを取得できるようにする複数の MCP サーバーを提供します。

  • Google検索

Related MCP server: MCP Web Research Server

ツール

1. 検索ツール

  • 名前: google-search

  • 説明: Scrapelessを使用してWebを検索します

  • パラメータ:

    • query (必須): パラメータは検索クエリを定義します。通常のGoogle検索で使用するものなら何でも使用できます。例: inurl:、site:、intitle:。

    • gl (オプション、デフォルト:「us」): このパラメータは、Google検索で使用する国を定義します。2文字の国コードです。(例:米国の場合はus、英国の場合はuk、フランスの場合はfr)。

    • hl (オプション、デフォルト:"en"):このパラメータは、Google検索で使用する言語を定義します。2文字の言語コードです。(例:英語:en、スペイン語:es、フランス語:fr)。

セットアップガイド

1. Scrapeless Keyを入手する

  1. Scrapelessに登録する

  2. 無料トライアルをご利用ください

  3. APIキーを生成する

2. 設定する

{
  "mcpServers": {
    "scrapelessMcpServer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "scrapeless-mcp-server"],
      "env": {
        "SCRAPELESS_KEY": "YOUR_SCRAPELESS_KEY"
      }
    }
  }
}

クエリの例

Claude Desktop でこれらのサーバーを利用する方法の例をいくつか示します。

Google検索

Please search for "climate change solutions" and summarize the top results.

インストール

前提条件

  • Node.js 22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/scrapeless-ai/scrapeless-mcp-server.git
cd scrapeless-mcp-server
  1. 依存関係をインストールします:

npm install
  1. サーバーを構築します。

npm run build

コミュニティ

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 observedgoogle-search

TDQS

C2.9/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

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.

Naming Consistency5/5

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.

Tool Count2/5

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.

Completeness2/5

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

ActivityMaintained
ResponsivenessUnresponsive

Related MCP Connectors

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