JinDaGe - mixelpixx_GoogleSearch_McpServer MCP Details

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README

🚀 Google 搜索 MCP 服务器

这是一个具备 Google 搜索功能与网页内容分析工具的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。借助该服务器，AI 模型能够以编程方式开展 Google 搜索并对网页内容进行分析。

🚀 快速开始

此服务器可让 AI 模型通过编程执行 Google 搜索并分析网页内容。你可以按照以下步骤进行安装、配置、构建和运行。

✨ 主要特性

集成 Google 自定义搜索，方便进行搜索操作。
具备网页内容分析功能，可深入了解网页信息。
支持批量网页分析，提高处理效率。
拥有 MCP 兼容接口，便于与其他系统集成。

📦 安装指南

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

安装步骤

克隆仓库。
安装 Node.js 依赖项：

npm install

安装 Python 依赖项：

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

📚 详细文档

配置

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"
}

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

💻 使用示例

基础用法

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"
    ]
  }
}

高级用法

可根据实际需求调整搜索参数和分析策略，以满足不同场景的需求。

🔧 技术细节

服务器由两个主要部分组成：

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

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

获取 Google API 凭据

访问 Google Cloud Console。
创建新项目或选择现有项目。
启用 Custom Search API。
创建 API 凭据（API Key）。
访问 Custom Search Engine 页面。
创建新的搜索引擎并获取你的 Search Engine ID。
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。

mixelpixx_GoogleSearch_McpServer