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MCP Google Custom Search Server

MCP Google Custom Search Server

ローカル
github.com/alexatnordnet検索4754 週間前に更新

MCP Google Custom Search Server について

MCP Google Custom Search Server は、Google Custom Search API を利用してウェブ検索を行う MCP サーバーです。LLM アプリケーションから標準的なインターフェースで検索を実行できます。

主な機能

  1. 01Google Custom Search API によるウェブ検索
  2. 02結果件数の設定(最大10件)
  3. 03タイトル、URL、説明を含む結果表示
  4. 04Zod による入力検証を備えた TypeScript 実装

活用シーン

  1. 01Claude Desktop などのクライアントからのウェブ検索
  2. 02LLM アプリケーションへの最新のウェブ情報の追加

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、Google カスタム検索を実行する search ツールを MCP クライアントに公開します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"google-custom-search-server": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/inspector"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @modelcontextprotocol/inspector

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@modelcontextprotocol/inspector

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

MCP Google Custom Search Server

Google Custom Search API を通じてウェブ検索機能を提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーにより、Language Learning Models(LLM)は標準化されたインターフェースを使用してウェブ検索を実行できます。

🌟 特長

  • Google Custom Search API とのシームレスな連携
  • Model Context Protocol(MCP)に準拠したサーバー実装
  • TypeScript による型安全な実装
  • 環境変数による設定
  • Zod を使用した入力検証
  • 検索結果数を設定可能(クエリごとに最大 10 件)
  • タイトル、URL、説明を含む整形済みの検索結果
  • エラー処理と検証
  • Claude Desktop およびその他の MCP クライアントと互換性あり

📋 前提条件

開始する前に、以下をご用意ください。

  1. Custom Search API が有効になっている Google Cloud プロジェクト

    • Google Cloud Console にアクセスします
    • Custom Search API を有効にします
    • API 認証情報を作成します
  2. Custom Search Engine ID

    • Programmable Search Engine にアクセスします
    • 新しい検索エンジンを作成します
    • Search Engine ID を取得します
  3. ローカル開発環境の要件:

    • Node.js(v18 以降)
    • npm(Node.js に付属)

🚀 クイックスタート

  1. リポジトリをクローンします。

    git clone https://github.com/limklister/mcp-google-custom-search-server.git
    cd mcp-google-custom-search-server
    
  2. 依存関係をインストールします。

    npm install
    
  3. .env ファイルを作成します。

    GOOGLE_API_KEY=your-api-key
    GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID=your-search-engine-id
    
  4. サーバーをビルドします。

    npm run build
    
  5. サーバーを起動します。

    npm start
    

🔧 設定

環境変数
変数説明必須
GOOGLE_API_KEYGoogle Custom Search API の API キーはい
GOOGLE_SEARCH_ENGINE_IDCustom Search Engine IDはい
Claude Desktop との連携

以下の設定を Claude Desktop の設定ファイル(通常は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json にあります)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-google-custom-search-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key",
        "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-search-engine-id"
      }
    }
  }
}

📖 API リファレンス

利用可能なツール
search

Google Custom Search API を使用してウェブ検索を実行します。

パラメーター:

  • query(string、必須):実行する検索クエリ
  • numResults(number、任意):返す検索結果の件数
    • デフォルト:5
    • 最大:10

レスポンス例:

Result 1:
Title: Example Search Result
URL: https://example.com
Description: This is an example search result description
---

Result 2:
...

🛠️ 開発

プロジェクト構成
mcp-google-custom-search-server/
├── src/
│   └── index.ts          # Main server implementation
├── build/                # Compiled JavaScript output
├── .env                  # Environment variables
├── package.json          # Project dependencies and scripts
├── tsconfig.json         # TypeScript configuration
└── README.md            # Project documentation
利用可能なスクリプト
  • npm run build:TypeScript を JavaScript にコンパイルします
  • npm start:MCP サーバーを起動します
  • npm run dev:開発用のウォッチモードで実行します
テスト
  1. MCP Inspector を使用する場合:

    npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
    
  2. クエリ例を使って手動でテストする場合:

    # After starting the server
    {"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"callTool","params":{"name":"search","arguments":{"query":"example search"}}}
    
Google Custom Search Server MCP server

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📝 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスのもとで公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

🙏 謝辞

  • Model Context Protocol (MCP) を使用して構築
  • Google Custom Search API を使用
  • LLM アプリケーションにおける検索機能の向上を目指して開発

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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。