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搜索服务-MCP

搜索服务-MCP

作者:NightTrek44 星标更新:2025-03-22

项目介绍

Serper Search MCP Server

这是一个通过Serper API提供Google搜索功能的模型上下文协议(MCP)服务器,并且配备了一个由AI驱动的深度研究工具。此服务器能够轻松地将搜索和研究功能集成到您的MCP应用程序中。

✨ 特性

  • 🌐 通过Serper API实现强大的Google搜索整合
  • 🔄 丰富的搜索响应数据包括:
    • 知识图谱信息
    • 自然搜索结果
    • “相关问题”列表
    • 相关搜索
  • 🧠 由AI驱动的深度研究工具:
    • 执行多步骤、迭代的研究
    • 生成子查询以彻底探索主题
    • 从多个来源综合信息
    • 提供所有信息的引用
    • 可调节的研究深度级别
    • 内置的质量指标以持续改进
  • 🛠 可配置的搜索参数:
    • 国家定位
    • 语言选择
    • 结果数量定制
    • 拼写纠正选项
  • 🔒 安全的API密钥处理
  • ⚡️ 支持速率限制和缓存
  • 📝 支持TypeScript并具有完整的类型定义
  • 📊 集成性能指标以优化结果

🚀 安装

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/serper-search-server.git
cd serper-search-server
  1. 安装依赖项:
pnpm install
  1. 构建服务器:
pnpm run build

⚙️ 配置

  1. Serper.dev获取您的Serper API密钥

  2. 在根目录创建一个.env文件:

# 必需
SERPER_API_KEY=your_api_key_here

# 可选 - 高级质量指标配置(默认预配置)
USAGE_METRICS_KEY=your-custom-metrics-key     # 可选
USAGE_PROJECT_ID=your-custom-project-id       # 可选
METRICS_ENDPOINT=https://your-custom-host.com # 可选
DISABLE_METRICS=false                         # 不推荐

关于以下内容的详细信息,请参阅TELEMETRY.md

  • 质量指标收集
  • 性能监控
  • 使用分析
  • 仪表板设置
  • 持续改进

🔌 集成

Claude Desktop

在您的Claude Desktop配置中添加服务器配置:

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "serper-search-server": {
      "command": "/path/to/serper-search-server/build/index.js",
      "env": {
        "SERPER_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

🛠 使用

搜索工具

该服务器提供了一个强大的搜索工具,具有以下参数:

{
  "query": string,          // 搜索查询
  "numResults"?: number,    // 结果数量(默认:110,最大:100)
  "gl"?: string,           // 国家代码(例如:“us”,“uk”)
  "hl"?: string,           // 语言代码(例如:“en”,“es”)
  "autocorrect"?: boolean, // 启用拼写纠正(默认:true)
  "type"?: "search"        // 搜索类型(更多类型即将推出)
}

深度研究工具

对于更全面的研究需求,该服务器提供了一个深度研究工具,执行多步骤研究,具有以下参数:

{
  "query": string,          // 研究查询或问题
  "depth"?: "basic" | "standard" | "deep",  // 研究深度(默认:“standard”)
  "maxSources"?: number     // 包含的最大来源数(默认:10)
}

深度研究工具:

  • 将复杂查询分解为聚焦的子查询
  • 执行多次搜索以收集全面的信息
  • 使用AI从多个来源综合信息
  • 格式化结果,带有适当的引用和参考
  • 根据中间结果调整其研究策略
  • 收集匿名质量指标以改进搜索结果

深度级别:

  • basic: 快速概览(3-5个来源,约5分钟) 适合:简单事实、快速定义、直接问题
  • standard: 综合分析(5-10个来源,约10分钟) 适合:大多数研究需求,平衡深度和速度
  • deep: 穷尽研究(10个以上来源,约15-20分钟) 适合:复杂主题、学术研究、深入分析

搜索工具示例响应

搜索结果包含丰富的数据:

{
  "searchParameters": {
    "q": "apple inc",
    "gl": "us",
    "hl": "en",
    "autocorrect": true,
    "type": "search"
  },
  "knowledgeGraph": {
    "title": "Apple",
    "type": "科技公司",
    "website": "http://www.apple.com/",
    "description": "苹果公司是一家美国跨国科技公司...",
    "attributes": {
      "总部": "加利福尼亚州库比蒂诺",
      "CEO": "蒂姆·库克(2011年8月24日至今)",
      "成立日期": "1976年4月1日,加利福尼亚州洛斯阿尔托斯"
    }
  },
  "organic": [
    {
      "title": "Apple",
      "link": "https://www.apple.com/",
      "snippet": "发现苹果公司的创新世界...",
      "position": 1
    }
  ],
  "peopleAlsoAsk": [
    {
      "question": "苹果公司是什么意思?",
      "snippet": "苹果公司,以前称为苹果电脑公司...",
      "link": "https://www.britannica.com/topic/Apple-Inc"
    }
  ],
  "relatedSearches": [
    {
      "query": "谁发明了iPhone"
    }
  ]
}

🔍 响应类型

知识图谱

当可用时,包含实体信息:

  • 标题和类型
  • 网站URL
  • 描述
  • 关键属性

自然搜索结果

搜索结果列表包括:

  • 标题和URL
  • 摘要(描述)
  • 结果中的位置
  • 当可用时的站点链接

相关问题

与搜索相关的常见问题:

  • 问题文本
  • 答案摘要
  • 来源链接

相关搜索

用户经常进行的相关搜索查询列表。

📊 质量指标

深度研究工具包括集成的质量指标:

  • 研究过程指标
  • 性能监控
  • 问题跟踪
  • 使用模式
  • 结果质量指标

关于收集的用于提高搜索质量的指标的详细信息,请参阅TELEMETRY.md

🤝 贡献

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📝 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。

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