About Google Search MCP サーバー
Google Search MCP サーバー provides web search through the Google Search API for AI assistants that need to retrieve online information. Results are returned as JSON, with up to 20 entries per request.
Key features
- 01Search the web with Google Search API
- 02Return results as JSON
- 03Retrieve up to 20 results
Use cases
- 01Search web pages by query
- 02Pass search results to an AI assistant
MCP support
The MCP server exposes Google web search to AI assistants and returns results in JSON format.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.
Tools
Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.
Details
From the project READMEGoogle Search MCP サーバー
このプロジェクトは、AI アシスタントに Google 検索 API 機能を提供する Model Context Protocol (MCP) サーバーです。
概要
Google Search MCP サーバーは、AI アシスタントが Google 検索 API を使用してウェブ検索を実行できるようにするツールです。Gradio と MCP を使用して、AI アシスタントと Google 検索 API の間のインターフェースを提供します。
機能
- Google 検索 API を使用したウェブ検索
- 検索結果の JSON 形式での返却
- 最大 20 件の検索結果の取得
必要条件
- Python 3.12 以上
- Google Custom Search Engine ID
- Google API キー
インストール
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/yourusername/google-search-mcp-server.git
cd google-search-mcp-server
- 依存関係をインストールします:
pip install -e .
- 環境変数を設定します:
.env.sample ファイルを .env にコピーし、必要な API キーを追加します:
cp .env.sample .env
.env ファイルを編集して、以下の値を設定します:
GOOGLE_CSE_ID=あなたのGoogleカスタム検索エンジンID
GOOGLE_API_KEY=あなたのGoogleAPIキー
使用方法
サーバーを起動するには:
python app.py
これにより、Gradio インターフェースが起動し、MCP サーバーとして機能します。
MCP との統合
このサーバーは、Model Context Protocol (MCP) を使用して AI アシスタントと統合されます。AI アシスタントは、このサーバーを通じて Google 検索機能にアクセスできます。
API リファレンス
perform_web_search
perform_web_search(query: str, num_results: int = 10)
パラメータ:
query(str): 検索クエリ(最大 400 文字、50 単語)num_results(int): 結果の数(1〜20、デフォルト 10)
戻り値:
str: JSON 形式の検索結果
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.