google-search-mcp-server について
google-search-mcp-serverは、Google検索結果をスクレイピングして構造化データを返す非公式のMCPサーバーです。`google_search`ツールでは、ページネーション、言語、セーフサーチ、件数を指定できます。
主な機能
- 01HTTP経由でのGoogle検索スクレイピング
- 02タイトル、URL、スニペットの構造化出力
- 03ページネーションと結果件数の設定
- 04言語、国、セーフサーチの指定
- 05「I'm Feeling Lucky」による1件取得
活用シーン
- 01MCPクライアント向けのウェブ検索結果取得
- 02言語や件数を指定した検索
MCP 対応
MCPクライアントに`google_search`ツールを公開します。クエリを受け取り、JSON互換形式で検索結果を返します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
google-search-mcp-server
Google 検索機能をツールとして提供する ModelContextProtocol(MCP)サーバーです。Google 検索結果をスクレイピングし、タイトル、URL、スニペットなどの構造化データを返します。
概要
google-search-mcp-server は、検索クエリを受け付け、JSON 互換形式で検索結果を返す google_search という単一のツールを公開する MCP サーバーを実装しています。ページネーション、設定可能な言語、セーフサーチ、結果数の上限に対応し、スクレイピングの検出を減らすためにランダムなユーザーエージェントを使用します。
主な機能:
- HTTP リクエストによる Google 検索結果のスクレイピング
- タイトル、URL、スニペットを含む構造化 JSON 出力
- ページネーション、結果数の上限、言語・国のオプションに対応
- 「I'm Feeling Lucky」の単一結果モード
- 検索ごとの組み込み Cookie jar とランダムなユーザーエージェント
インストール
要件:
- Node.js v16 以降
- パッケージ管理用の pnpm または bun
クローンして依存関係をインストール:
git clone https://github.com/yourusername/google-search-mcp-server.git
cd google-search-mcp-server
pnpm install
# or
bun install
使い方
MCP サーバーを起動する
標準入力/出力経由で JSON-RPC リクエストを待ち受けるサーバーを起動します。
npm start
起動すると、次のように表示されます。
Google Search MCP Server running on stdio
サーバーとやり取りする
任意の JSON-RPC 2.0 クライアント(jq、カスタムスクリプトなど)を使って、ツールの一覧表示や google_search ツールの呼び出しができます。
利用可能なツールを一覧表示する:
echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"ListTools","params":{},"id":1}' | npm start
google_search ツールを呼び出す:
echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"CallTool","params":{"name":"google_search","arguments":{"query":"OpenAI","num":5}},"id":2}' | npm start
レスポンスの例:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"result": {
"content": [
{
"type": "text",
"text": "{\"results\":[...JSON string of search results...]}"
}
],
"isError": false
}
}
プレイグラウンド
MCP プロトコルを使わずにローカルで試すには、付属の playground.ts スクリプトを使用します。
npx esno src/playground.ts
これにより、検索の例が実行され、結果がコンソールに出力されます。
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルをご覧ください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。