Google Search MCP 服务器

一个提供 Google 搜索功能和网页内容分析工具的 MCP (模型上下文协议) 服务器。该服务器使 AI 模型能够以编程方式执行 Google 搜索和分析网页内容。

功能

• Google 自定义搜索集成
• 网页内容分析
• 批量网页分析
• 符合 MCP 协议的接口

前提条件

• Node.js (v16 或更高版本)
• Python (v3.8 或更高版本)
• Google Cloud Platform 帐户
• 自定义搜索引擎 ID
• Google API 密钥

安装

1. 克隆存储库
2. 安装 Node.js 依赖项：

npm install

3. 安装 Python 依赖项：

pip install flask google-api-python-client flask-cors

配置

1. 在根目录中创建一个 api-keys.json 文件，其中包含您的 Google API 凭据：

{
    "api_key": "your-google-api-key",
    "search_engine_id": "your-custom-search-engine-id"
}

2. 将服务器配置添加到您的 MCP 设置文件（通常位于 %APPDATA%/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "npm",
      "args": ["run", "start:all"],
      "cwd": "/path/to/google-search-server"
    }
  }
}

构建

npm run build

运行

同时启动 TypeScript 和 Python 服务器：

npm run start:all

或者分别运行它们：

• TypeScript 服务器：npm start
• Python 服务器：npm run start:python

可用工具

1. search

执行 Google 搜索并检索结果。

{
  "name": "search",
  "arguments": {
    "query": "your search query",
    "num_results": 5 // 可选，默认值：5
  }
}

2. analyze_webpage

提取和分析单个网页的内容。

{
  "name": "analyze_webpage",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com"
  }
}

3. batch_analyze_webpages

在单个请求中分析多个网页。

{
  "name": "batch_analyze_webpages",
  "arguments": {
    "urls": [
      "https://example1.com",
      "https://example2.com"
    ]
  }
}

获取 Google API 凭据

1. 转到 Google Cloud Console
2. 创建一个新项目或选择一个现有项目
3. 启用 Custom Search API
4. 创建 API 凭据（API 密钥）
5. 转到 Custom Search Engine 页面
6. 创建一个新的搜索引擎并获取您的搜索引擎 ID
7. 将这些凭据添加到您的 api-keys.json 文件

错误处理

服务器提供详细的错误消息，用于：

• 缺少或无效的 API 凭据
• 搜索请求失败
• 无效的网页 URL
• 网络连接问题

架构

服务器由两个主要组件组成：

1. TypeScript MCP 服务器：处理 MCP 协议通信并提供工具接口
2. Python Flask 服务器：管理 Google API 交互和网页内容分析

许可证

MIT