README
🚀 MCP 服务器搜索
这是一个具备 Google 搜索功能的 MCP(模型上下文协议)服务器,它能让 AI 模型从网络获取最新信息,为模型提供有力的数据支持。
🚀 快速开始
本 MCP 服务器允许 AI 模型从网络获取最新信息,通过简单配置即可使用。以下为您详细介绍使用方法。
✨ 主要特性
- 集成 Google 搜索,并带有缓存功能,提升搜索效率。
- 可配置请求延迟和重试,有效避免限流问题。
- 支持简单搜索和高级搜索(带描述),满足不同搜索需求。
- 限制流量并随机化,做良好的网络公民。
📦 安装指南
使用 Docker(推荐)
- 构建 Docker 镜像:
docker build -t mcp-server-search .
- 创建持久化所需的目录:
mkdir -p ./logs ./cache
- 运行容器:
docker run --rm -i \
-v "$(pwd)/logs:/app/logs" \
-v "$(pwd)/cache:/app/cache" \
mcp-server-search
这些卷确保:
- 日志持久化到
./logs目录。 - 搜索缓存持久化到
./cache目录。 - 如果目录不存在,Docker 会自动创建它们。
注意:-i 标志用于 MCP 协议通信,--rm 会在容器退出后自动删除容器。
Cline 集成
要将此 MCP 服务器与 Cline 一起使用,请在 Cline 的 MCP 设置文件(位于 ~/.config/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/cline_mcp_settings.json 对于 VS Code)中添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"google_search": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"--rm",
"-i",
"mcp-server-search"
],
"disabled": false,
"alwaysAllow": []
}
}
}
此配置:
- 设置搜索 MCP 服务器在 Docker 容器中运行。
- 使用
--rm标志以自动删除容器退出时。 - 使用
-i进行交互模式,MCP 协议所需。 - 默认禁用服务器(设置
disabled为false启用)。 - 需要显式批准所有工具使用(
alwaysAllow空)。
📚 详细文档
配置
该服务器接受以下命令行参数:
| 参数 | 详情 |
| ---- | ---- |
| --log-level | 设置日志等级(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL)。默认:INFO |
| --log-file | 日志文件路径(默认:标准输出) |
| --cache-path | 搜索缓存文件路径(默认:cache/google_cache.db) |
| --request-delay | 搜索请求之间的延迟时间(秒,默认:5) |
| --max-retries | 失败搜索的最大重试次数(默认:3) |
使用说明
该服务器暴露以下 MCP 端点:
工具
google_search:执行 Google 搜索并返回结果。结果以带标题、URL 和描述的 Markdown 格式呈现(如果启用)。- 参数:
query(字符串,必需):要执行的搜索查询。num_results(整数,可选):要返回的结果数量(最小值:1,最大值:20,默认:5)。use_cache(布尔,可选):如果缓存中有可用结果是否使用(默认:true)。include_descriptions(布尔,可选):是否包含描述(默认:true)。
- 特性:
- 自动请求节流和重试机制。
- 用户代理随机化以实现更好的请求分布。
- 带文件系统的缓存访问。
- 限制流量。
- 参数:
配置示例
在 mcp-server-search 容器中运行时,可以通过以下命令传递参数:
docker run --rm -i \
-v "$(pwd)/logs:/app/logs" \
-v "$(pwd)/cache:/app/cache" \
mcp-server-search \
--log-level INFO \
--log-file /app/logs/search.log \
--cache-path /app/cache/google_cache.db \
--request-delay 2 \
--max-retries 3
配置文件
默认情况下,服务器从 config.json 加载配置。以下是一个示例:
{
"log_level": "INFO",
"log_file": "./logs/search.log"
}
Scan to join WeChat group