AI导哈

AI模型搜索服务

MCP服务器为AI模型提供Google搜索功能，支持缓存、可配置请求延迟和重试机制，适用于需要实时网络信息的AI应用场景。

  • by MaartenSmeets
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 MaartenSmeets/mcp-server-search

使用说明

MCP服务器搜索

一个MCP（模型上下文协议）服务器，为AI模型提供谷歌搜索功能。此服务器允许模型从网络上搜索最新信息。

特性

  • 谷歌搜索与缓存集成
  • 可配置的请求延迟和重试，以避免速率限制
  • 支持简单和高级搜索（带描述）
  • 节流和随机化，做一个好的网络公民

安装

使用Docker（推荐）

  1. 构建Docker镜像：

    docker build -t mcp-server-search .

  2. 创建持久性所需的目录：

    mkdir -p ./logs ./cache

  3. 运行容器（启用SSE）：

    docker run --rm -p 8000:8000 \
  -v "$(pwd)/logs:/app/logs" \
  -v "$(pwd)/cache:/app/cache" \
  mcp-server-search

这将启动启用了SSE的服务器，并使其可在以下位置访问http://localhost:8000/sse.

这些卷确保：

  • 日志被持久化到 ./logs 目录
  • 搜索缓存将持久化到 ./cache 目录
  • 如果这两个目录不存在，Docker会自动创建它们

注： -i MCP协议通信需要标志，以及 --rm 容器退出时自动移除。

临床整合

要将此MCP服务器与Cline一起使用，请将以下配置添加到Cline MCP设置文件（位于 ~/.config/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/cline_mcp_settings.json 对于VS代码）：

{
    "mcpServers": {
        "google_search": {
            "url": "http://localhost:8000/sse"
        }
    }
}

此配置：

  • 通过HTTP SSE在端口8000上连接到搜索MCP服务器 /sse 端点
  • 不再使用Docker stdio传输；Cline直接连接到HTTP端点

配置

服务器接受以下命令行参数：

  • --log-level：设置日志记录级别（调试、信息、警告、错误、严重）。默认值：信息
  • --log-file：日志文件的路径（默认：stdout）
  • --cache-path：搜索缓存文件的路径（默认：cache/google_cache.db）
  • --request-delay：搜索请求之间的延迟（秒）（默认值：5）
  • --max-retries：失败搜索的最大重试次数（默认值：3）

用法

服务器公开以下MCP端点：

工具

  • google_search：搜索谷歌并返回结果。结果以格式化的Markdown结构呈现，其中包含标题、URL和描述（启用时）。

    参数：

    • query （string，必填）：要执行的搜索查询
    • num_results （整数，可选）：要返回的结果数（最小值：1，最大值：20，默认值：5）
    • use_cache （boolean，可选）：是否使用缓存结果（默认值：true）
    • include_descriptions （布尔值，可选）：是否在结果中包含描述（默认值：true）

    特征：

    • 自动请求限制和重试机制
    • 随机用户代理轮换，以更好地分配请求
    • 基于文件的缓存，具有线程安全访问功能
    • 速率限制的指数回退（HTTP 429）

提示

  • google_search：使用给定的查询搜索谷歌。以对话格式返回结果。

    参数：

    • query （string，必填）：要执行的搜索查询
    • num_results （整数，可选）：要返回的结果数（1-20，默认值：5）

关于MCP

模型上下文协议（MCP）是一种用于将大型语言模型（LLM）与工具和数据源连接起来的协议。了解更多信息，请访问 github/modelcontextprotocol.

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