Google 搜索 MCP 服务器

一个提供 Google 搜索功能和网页内容分析工具的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器允许 AI 模型通过编程方式执行 Google 搜索并分析网页内容。

功能

• 集成 Google 自定义搜索
• 网页内容分析
• 批量网页分析
• MCP 兼容接口

先决条件

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

安装

1. 克隆仓库
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，包含你的 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你的 MCP 设置文件中（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. 搜索

执行 Google 搜索并获取结果。

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

2. 分析网页

从单个网页提取并分析内容。

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

3. 批量分析网页

在一次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. 访问 Google Cloud Console
2. 创建新项目或选择现有项目
3. 启用 Custom Search API
4. 创建 API 凭据（API Key）
5. 访问 Custom Search Engine 页面
6. 创建新的搜索引擎并获取你的 Search Engine ID
7. 将这些凭据添加到 api-keys.json 文件中

错误处理

服务器为以下情况提供详细的错误消息：

• 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

服务器由两个主要部分组成：

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