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google-research-mcp

Google Researcher MCP Server是一个为AI助手提供专业研究工具的服务，支持谷歌搜索、网页抓取、学术论文和专利查询等功能，可通过MCP协议集成到Claude等AI应用中。

article

README

🚀 Google Researcher MCP Server

这是一款专业的AI助手研究工具，支持谷歌搜索、网页抓取、学术论文搜索、专利搜索等功能，为AI研究和应用提供强大支持。

🚀 快速开始

Claude Desktop (macOS)

在 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "google-researcher": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google-researcher-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ID": "YOUR_SEARCH_ID_HERE"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop (Windows)

在 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "google-researcher": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google-researcher-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ID": "YOUR_SEARCH_ID_HERE"
      }
    }
  }
}

一键安装 (MCPB)

从 GitHub Releases 下载最新的 .mcpb 包，双击在 Claude Desktop 中安装。安装过程中会提示你输入谷歌 API 凭证。

Claude Code

在 ~/.claude.json 中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "google-researcher": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google-researcher-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ID": "YOUR_SEARCH_ID_HERE"
      }
    }
  }
}

Cline / Roo Code

在 MCP 设置中使用上述相同的 JSON 配置。

需要 API 密钥？ 请参阅 API 设置指南，获取逐步指导以获取谷歌 API 凭证。

本地开发

git clone https://github.com/zoharbabin/google-researcher-mcp.git && cd google-researcher-mcp
npm install && npx playwright install chromium
cp .env.example .env   # 然后将你的谷歌 API 密钥添加到 .env 文件中
npm run dev            # 服务器现在以 STDIO 传输模式运行

注意：这将以 STDIO 模式启动服务器，这对于本地 AI 助手集成已经足够。基于 Web 或多客户端设置才需要使用带有 OAuth 的 HTTP 传输模式 — 请参阅 选择传输模式。

验证是否正常工作

配置完成后，向你的 AI 助手提问：

"搜索关于 AI 法规的最新新闻"

助手将使用 google_news_search 工具并返回当前的文章。如果你看到搜索结果，则表示服务器正常工作。

✨ 主要特性

核心功能

| 特性 | 描述 | |------|------| | 网页抓取 | 快速抓取静态 HTML 页面，并自动使用 Playwright 处理 JavaScript 渲染的页面 | | YouTube 字幕提取 | 强大的提取功能，带有重试逻辑和 10 种分类错误类型 | | 文档解析 | 自动检测并从 PDF、DOCX、PPTX 文档中提取文本 | | 质量评分 | 根据相关性（35%）、新鲜度（20%）、权威性（25%）和内容质量（20%）对来源进行排名 |

MCP 协议支持

| 特性 | 描述 | |------|------| | 工具 | 提供 8 种工具：search_and_scrape、google_search、google_image_search、google_news_search、scrape_page、sequential_search、academic_search、patent_search | | 资源 | 暴露服务器状态：stats://tools（每个工具的指标）、stats://cache、search://recent、config://server | | 提示模板 | 预构建的模板：comprehensive-research、fact-check、summarize-url、news-briefing | | 注释 | 为内容添加受众、优先级和时间戳标签 |

生产就绪

| 特性 | 描述 | |------|------| | 缓存 | 两层（内存 + 磁盘）缓存，每个工具都有独立的命名空间，可降低 API 成本 | | 双传输模式 | 本地客户端使用 STDIO 模式，Web 应用使用 HTTP+SSE 模式 | | 安全 | 支持 OAuth 2.1，提供 SSRF 保护和细粒度的作用域控制 | | 弹性 | 具备断路器、超时和优雅降级功能 | | 监控 | 提供管理端点，用于查看缓存统计信息、事件存储和健康检查 |

详细文档请参考：YouTube 字幕提取 · 架构 · 测试

📦 安装指南

前提条件

  • Node.js 版本 20.0.0 或更高
  • 谷歌 API 密钥：
  • Chromium（用于 JavaScript 渲染）：通过 npx playwright install chromium 自动安装
  • OAuth 2.1 提供商（仅 HTTP 传输模式需要）：一个外部授权服务器（如 Auth0、Okta），用于颁发 JWT。STDIO 模式不需要。

安装与设置

  1. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/zoharbabin/google-researcher-mcp.git
cd google-researcher-mcp

  2. 安装依赖：

    npm install
npx playwright install chromium

  3. 配置环境变量：

    cp .env.example .env

    打开 .env 文件，添加你的谷歌 API 密钥。其他变量都是可选的 — 请参阅 .env.example 文件中的注释以获取详细说明。

运行服务器

  • 开发模式（文件更改时自动重新加载）：

    npm run dev

  • 生产模式：

    npm run build
npm start

使用 Docker 运行

# 构建镜像
docker build -t google-researcher-mcp .

# 以 STDIO 模式运行（默认，适用于 MCP 客户端）
docker run -i --rm --env-file .env google-researcher-mcp

# 在端口 3000 上使用 HTTP 传输模式运行
# (MCP_TEST_MODE= 覆盖 Dockerfile 中的默认值 "stdio" 以启用 HTTP)
docker run -d --rm --env-file .env -e MCP_TEST_MODE= -p 3000:3000 google-researcher-mcp

使用 Docker Compose（快速设置 HTTP 传输模式）：

cp .env.example .env   # 填写你的 API 密钥
docker compose up --build
curl http://localhost:3000/health

在 Claude Code 中使用 Docker (~/.claude/claude_desktop_config.json)：

{
  "mcpServers": {
    "google-researcher": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--env-file", "/path/to/.env", "google-researcher-mcp"]
    }
  }
}

安全注意事项：切勿将机密信息硬编码到 Docker 镜像中。始终在运行时通过 --env-file 或 -e 标志传递。

💻 使用示例

为 AI 助手（大语言模型）提供的使用示例

推荐工具选择

| 任务 | 使用工具 | |------|------| | 研究某个主题、回答问题 | search_and_scrape — 一次调用即可完成搜索和内容检索（推荐） | | 复杂的多步骤调查 | sequential_search — 跟踪 3 次以上搜索的进度，支持分支搜索 | | 查找学术论文 | academic_search — 在 arXiv、PubMed、IEEE 等平台搜索论文，并提供引用（APA、MLA、BibTeX） | | 搜索专利 | patent_search — 在谷歌专利数据库中进行现有技术搜索、自由实施分析 | | 查找近期新闻 | google_news_search — 支持新鲜度过滤和日期排序 | | 查找图片 | google_image_search — 支持大小、类型、颜色过滤 | | 仅获取 URL 列表 | google_search — 当你只需要 URL 而自己处理页面时使用 | | 读取特定 URL 的内容 | scrape_page — 还可以提取 YouTube 字幕并解析 PDF/DOCX/PPTX 文档 |

工具调用示例

// 研究某个主题（大多数查询推荐使用）
{ "name": "search_and_scrape", "arguments": { "query": "2024 年气候变化的影响", "num_results": 5 } }

// 带跟踪的多步骤研究（用于复杂调查）
{ "name": "sequential_search", "arguments": { "searchStep": "开始研究量子计算", "stepNumber": 1, "totalStepsEstimate": 4, "nextStepNeeded": true } }

// 查找学术论文（带引用的同行评审来源）
{ "name": "academic_search", "arguments": { "query": "Transformer 神经网络", "num_results": 5 } }

// 搜索专利（现有技术、自由实施分析）
{ "name": "patent_search", "arguments": { "query": "机器学习优化", "search_type": "prior_art" } }

// 获取近期新闻
{ "name": "google_news_search", "arguments": { "query": "AI 法规", "freshness": "week" } }

// 查找图片
{ "name": "google_image_search", "arguments": { "query": "太阳能电池板安装", "type": "photo" } }

// 读取特定页面
{ "name": "scrape_page", "arguments": { "url": "https://example.com/article" } }

// 获取 YouTube 字幕
{ "name": "scrape_page", "arguments": { "url": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" } }

客户端集成示例

STDIO 客户端（本地进程）

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "node",
  args: ["dist/server.js"]
});
const client = new Client({ name: "my-client" });
await client.connect(transport);

// 搜索谷歌
const searchResult = await client.callTool({
  name: "google_search",
  arguments: { query: "Model Context Protocol" }
});
console.log(searchResult.content[0].text);

// 提取 YouTube 字幕
const transcript = await client.callTool({
  name: "scrape_page",
  arguments: { url: "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" }
});
console.log(transcript.content[0].text);

HTTP+SSE 客户端（Web 应用）

需要从配置的授权服务器获取有效的 OAuth 2.1 承载令牌。

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StreamableHTTPClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js";

const transport = new StreamableHTTPClientTransport(
  new URL("http://localhost:3000/mcp"),
  {
    getAuthorization: async () => `Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN`
  }
);
const client = new Client({ name: "my-client" });
await client.connect(transport);

const result = await client.callTool({
  name: "search_and_scrape",
  arguments: { query: "Model Context Protocol", num_results: 3 }
});
console.log(result.content[0].text);

📚 详细文档

可用工具

何时使用每个工具

| 工具 | 最适用场景 | 使用时机 | |------|------|------| | search_and_scrape | 研究（推荐） | 你需要使用网络资源回答问题时。最有效 — 一次调用即可完成搜索和内容检索。对来源进行质量评分 | | sequential_search | 复杂调查 | 需要进行 3 次以上不同角度的搜索，或者可能提前放弃的研究。跟踪进度，支持分支搜索。你负责推理，工具负责跟踪状态 | | academic_search | 同行评审论文 | 需要权威学术来源的研究。返回带引用（APA、MLA、BibTeX）、摘要和 PDF 链接的论文 | | patent_search | 专利研究 | 现有技术搜索、自由实施分析、专利布局。返回带专利号、受让人、发明人及 PDF 链接的专利 | | google_search | 仅查找 URL | 你只需要 URL 列表（不需要内容），或者想使用自定义逻辑自己处理页面时 | | google_image_search | 查找图片 | 你需要视觉内容 — 照片、插图、图形。文本研究请使用 search_and_scrape | | google_news_search | 当前新闻 | 你需要近期新闻文章。使用 scrape_page 读取结果中的完整文章 | | scrape_page | 读取特定 URL 的内容 | 你有一个 URL 并需要其内容。自动处理 YouTube 字幕和文档（PDF、DOCX、PPTX） |

工具参考

search_and_scrape（研究推荐工具）

一次调用即可搜索谷歌并从搜索结果中获取内容。返回经过质量评分、去重的文本，并标注来源。响应中包含大小元数据（estimatedTokens、sizeCategory、truncated）。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | query | 字符串 | 必需 | 搜索查询（1 - 500 个字符） | | num_results | 数字 | 3 | 结果数量（1 - 10） | | include_sources | 布尔值 | true | 是否附加来源 URL | | deduplicate | 布尔值 | true | 是否去除重复内容 | | max_length_per_source | 数字 | 50KB | 每个来源的最大内容长度（字符数） | | total_max_length | 数字 | 300KB | 所有来源的最大总内容长度（字符数） | | filter_by_query | 布尔值 | false | 是否仅过滤包含查询关键词的段落 |

google_search

返回谷歌搜索的排名 URL。当你只需要链接而不需要内容时使用。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | query | 字符串 | 必需 | 搜索查询（1 - 500 个字符） | | num_results | 数字 | 5 | 结果数量（1 - 10） | | time_range | 字符串 | - | day、week、month、year | | site_search | 字符串 | - | 限制搜索域名 | | exact_terms | 字符串 | - | 必需短语 | | exclude_terms | 字符串 | - | 排除的单词 |

google_image_search

使用过滤选项搜索谷歌图片。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | query | 字符串 | 必需 | 搜索查询（1 - 500 个字符） | | num_results | 数字 | 5 | 结果数量（1 - 10） | | size | 字符串 | - | huge、large、medium、small | | type | 字符串 | - | clipart、face、lineart、photo、animated | | color_type | 字符串 | - | color、gray、mono、trans | | file_type | 字符串 | - | jpg、gif、png、bmp、svg、webp |

google_news_search

使用新鲜度和日期排序搜索谷歌新闻。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | query | 字符串 | 必需 | 搜索查询（1 - 500 个字符） | | num_results | 数字 | 5 | 结果数量（1 - 10） | | freshness | 字符串 | week | hour、day、week、month、year | | sort_by | 字符串 | relevance | relevance、date | | news_source | 字符串 | - | 过滤到特定来源 |

scrape_page

从任何 URL 提取文本。自动检测：网页（静态/JS）、YouTube（字幕）、文档（PDF/DOCX/PPTX）。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | url | 字符串 | 必需 | 要抓取的 URL（最大 2048 个字符） | | max_length | 数字 | 50KB | 最大内容长度（字符数）。超过此长度的内容将在自然断点处截断 | | mode | 字符串 | full | full 返回内容，preview 仅返回元数据 + 结构（在获取内容之前检查大小很有用） |

sequential_search

跟踪多步骤研究状态。遵循 sequential_thinking 模式：你负责推理，工具负责跟踪状态。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | searchStep | 字符串 | 必需 | 当前步骤的描述（1 - 2000 个字符） | | stepNumber | 数字 | 必需 | 当前步骤编号（从 1 开始） | | totalStepsEstimate | 数字 | 5 | 估计的总步骤数（1 - 50） | | nextStepNeeded | 布尔值 | 必需 | 是否需要更多步骤，完成时为 false | | source | 对象 | - | 找到的来源：{ url, summary, qualityScore? } | | knowledgeGap | 字符串 | - | 识别出的知识差距 — 仍缺少的内容 | | isRevision | 布尔值 | - | 是否正在修订上一步 | | revisesStep | 数字 | - | 正在修订的步骤编号 | | branchId | 字符串 | - | 分支研究的标识符 |

academic_search

通过谷歌自定义搜索 API 搜索学术论文，过滤到学术来源（arXiv、PubMed、IEEE、Nature、Springer 等）。返回带预格式化引用的论文。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | query | 字符串 | 必需 | 搜索查询（1 - 500 个字符） | | num_results | 数字 | 5 | 论文数量（1 - 10） | | year_from | 数字 | - | 按最小出版年份过滤 | | year_to | 数字 | - | 按最大出版年份过滤 | | source | 字符串 | all | all、arxiv、pubmed、ieee、nature、springer | | pdf_only | 布尔值 | false | 是否仅返回带有 PDF 链接的结果 | | sort_by | 字符串 | relevance | relevance、date |

patent_search

在谷歌专利数据库中进行现有技术搜索、自由实施分析和专利布局。返回带专利号、受让人、发明人及 PDF 链接的专利。 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------|------|------|------| | query | 字符串 | 必需 | 搜索查询（1 - 500 个字符） | | num_results | 数字 | 5 | 结果数量（1 - 10） | | search_type | 字符串 | prior_art | prior_art、specific、landscape | | patent_office | 字符串 | all | all、US、EP、WO、JP、CN、KR | | assignee | 字符串 | - | 按受让人/公司过滤 | | inventor | 字符串 | - | 按发明人姓名过滤 | | cpc_code | 字符串 | - | 按 CPC 分类代码过滤 | | year_from | 数字 | - | 按最小年份过滤 | | year_to | 数字 | - | 按最大年份过滤 |

系统架构

graph TD
    A[MCP Client] -->|local process| B[STDIO Transport]
    A -->|network| C[HTTP+SSE Transport]

    C --> L[OAuth 2.1 + Rate Limiter]
    L --> D
    C -.->|session replay| K[Event Store]
    B --> D[McpServer<br>MCP SDK routing + dispatch]

    D --> F[google_search]
    D --> G[scrape_page]
    D --> I[search_and_scrape]
    D --> IMG[google_image_search]
    D --> NEWS[google_news_search]
    I -.->|delegates| F
    I -.->|delegates| G
    I --> Q[Quality Scoring]

    G --> N[SSRF Validator]
    N --> S1[CheerioCrawler<br>static HTML]
    S1 -.->|insufficient content| S2[Playwright<br>JS rendering]
    G --> YT[YouTube Transcript<br>Extractor]

    F & G & IMG & NEWS --> J[Persistent Cache<br>memory + disk]

    D -.-> R[MCP Resources]
    D -.-> P[MCP Prompts]

    style J fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style K fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style N fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style Q fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

详细解释请参阅 架构指南。

使用说明

选择传输模式

| | STDIO | HTTP+SSE | |------|------|------| | 最适用场景 | 本地 MCP 客户端（Claude Code、Cline、Roo Code） | Web 应用、多客户端设置、远程访问 | | 认证 | 无需认证（进程级隔离） | 需要 OAuth 2.1 承载令牌 | | 设置 | 零配置 — 只需提供 API 密钥 | 需要 OAuth 提供商（Auth0、Okta 等） | | 扩展 | 每个客户端进程一个服务器 | 单个服务器，支持多个并发客户端 |

建议：本地 AI 助手集成使用 STDIO 模式。仅在需要共享服务或 Web 应用集成时使用 HTTP+SSE 模式。

管理 API

管理和监控端点（仅 HTTP 传输模式可用）： | 方法 | 端点 | 描述 | 认证 | |------|------|------|------| | GET | /health | 服务器健康检查（状态、版本、正常运行时间） | 公开 | | GET | /version | 服务器版本和运行时信息 | 公开 | | GET | /mcp/cache-stats | 缓存性能统计信息 | mcp:admin:cache:read | | GET | /mcp/event-store-stats | 事件存储使用统计信息 | mcp:admin:event-store:read | | POST | /mcp/cache-invalidate | 清除特定缓存条目 | mcp:admin:cache:invalidate | | POST | /mcp/cache-persist | 强制将缓存保存到磁盘 | mcp:admin:cache:persist | | GET | /mcp/oauth-config | 当前 OAuth 配置 | mcp:admin:config:read | | GET | /mcp/oauth-scopes | OAuth 作用域文档 | 公开 | | GET | /mcp/oauth-token-info | 令牌详细信息 | 已认证 |

MCP 资源

服务器通过 MCP 资源协议 暴露状态。使用 resources/list 发现可用资源，使用 resources/read 检索资源。 | URI | 描述 | |------|------| | search://recent | 最近 20 次搜索查询，包含时间戳和结果数量 | | config://server | 服务器配置（版本、启动时间、传输模式） | | stats://cache | 缓存统计信息（命中率、条目数量、内存使用情况） | | stats://events | 事件存储统计信息（事件数量、存储大小） |

示例（使用 MCP SDK）：

const resources = await client.listResources();
const recentSearches = await client.readResource({ uri: "search://recent" });

MCP 提示模板

通过 MCP 提示模板协议 提供预构建的研究工作流模板。使用 prompts/list 发现提示模板，使用 prompts/get 检索带有参数的提示模板。

基础研究提示模板

| 提示模板 | 参数 | 描述 | |------|------|------| | comprehensive-research | topic、depth（quick/standard/deep） | 对某个主题进行多源研究 | | fact-check | claim、sources（数量） | 根据多个来源验证一个声明 | | summarize-url | url、format（brief/detailed/bullets） | 总结单个 URL 的内容 | | news-briefing | topic、timeRange（day/week/month） | 获取某个主题的当前新闻摘要 |

高级研究提示模板

| 提示模板 | 参数 | 描述 | |------|------|------| | patent-portfolio-analysis | company、includeSubsidiaries | 分析一家公司的专利持有情况 | | competitive-analysis | entities（逗号分隔）、aspects | 比较公司/产品 | | literature-review | topic、yearFrom、sources | 学术文献综合分析 | | technical-deep-dive | technology、focusArea | 深入的技术调查 |

technical-deep-dive 的重点领域：architecture、implementation、comparison、best-practices、troubleshooting

示例（使用 MCP SDK）：

const prompts = await client.listPrompts();

// 基础研究
const research = await client.getPrompt({
  name: "comprehensive-research",
  arguments: { topic: "量子计算", depth: "standard" }
});

// 高级：专利分析
const patents = await client.getPrompt({
  name: "patent-portfolio-analysis",
  arguments: { company: "Kaltura", includeSubsidiaries: true }
});

// 高级：竞争分析
const comparison = await client.getPrompt({
  name: "competitive-analysis",
  arguments: { entities: "React, Vue, Angular", aspects: "性能, 学习曲线, 生态系统" }
});

测试

| 脚本 | 描述 | |------|------| | npm test | 运行所有单元/组件测试（Jest） | | npm run test:e2e | 完整的端到端测试套件（STDIO + HTTP + YouTube） | | npm run test:coverage | 生成代码覆盖率报告 | | npm run test:e2e:stdio | 仅测试 STDIO 传输模式的端到端测试 | | npm run test:e2e:sse | 仅测试 HTTP 传输模式的端到端测试 | | npm run test:e2e:youtube | 仅测试 YouTube 字幕提取的端到端测试 |

所有 NPM 脚本： | 脚本 | 描述 | |------|------| | npm start | 运行构建后的服务器（生产模式） | | npm run dev | 启动并开启实时重新加载（开发模式） | | npm run build | 将 TypeScript 编译到 dist/ 目录 | | npm run inspect | 打开 MCP Inspector 进行交互式调试 |

测试理念和结构请参阅 测试指南。

开发工具

MCP Inspector

MCP Inspector 是一个用于 MCP 服务器的可视化调试工具。使用它可以交互式测试工具、浏览资源和验证提示模板。

运行 Inspector：

npm run inspect

这将在浏览器中打开一个界面 http://localhost:5173，通过 STDIO 连接到服务器。

预期结果： | 基本元素 | 数量 | 项目 | |------|------|------| | 工具 | 8 | google_search、google_image_search、google_news_search、scrape_page、search_and_scrape、sequential_search、academic_search、patent_search | | 资源 | 6 | search://recent、config://server、stats://cache、stats://events、search://session/current、stats://resources | | 提示模板 | 8 | comprehensive-research、fact-check、summarize-url、news-briefing、patent-portfolio-analysis、competitive-analysis、literature-review、technical-deep-dive |

解决 Inspector 问题：

  • “找不到模块”错误：先运行 npm run build — Inspector 需要编译后的 JavaScript。
  • 工具调用因 API 错误失败：确保 .env 文件中设置了 GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_API_KEY 和 GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ID。
  • 端口 5173 被占用：Inspector UI 在端口 5173 上运行。停止使用该端口的其他服务，或者检查是否有其他 Inspector 实例正在运行。
  • 服务器启动时崩溃：检查所有依赖项是否已安装（npm install），以及 Playwright 是否已设置（npx playwright install chromium）。

🔧 技术细节

安全

OAuth 2.1 授权

/mcp/ 下的所有 HTTP 端点（除公开文档外）都受 OAuth 2.1 保护：

  • 令牌验证：JWT 会根据你的授权服务器的 JWKS 端点（${OAUTH_ISSUER_URL}/.well-known/jwks.json）进行验证。
  • 作用域强制：每个工具和管理操作都需要特定的 OAuth 作用域。

在 .env 文件中配置 OAUTH_ISSUER_URL 和 OAUTH_AUDIENCE。详细信息请参阅 .env.example 文件。

STDIO 用户：STDIO 传输模式不使用 OAuth。你可以跳过所有 OAuth 配置。

可用作用域

工具执行：

  • mcp:tool:google_search:execute
  • mcp:tool:google_image_search:execute
  • mcp:tool:google_news_search:execute
  • mcp:tool:scrape_page:execute
  • mcp:tool:search_and_scrape:execute

管理：

  • mcp:admin:cache:read
  • mcp:admin:cache:invalidate
  • mcp:admin:cache:persist
  • mcp:admin:event-store:read
  • mcp:admin:config:read

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

help

Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client