Serper MCP Server

K čemu slouží “Serper” MCP Server?

Serper MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), který poskytuje možnosti Google Search prostřednictvím Serper API. Funguje jako most mezi AI asistenty a vyhledávací infrastrukturou Googlu, což umožňuje LLM a agentům získávat v reálném čase informace přímo z Googlu. Přes Serper MCP Server mají AI klienti přístup k široké škále výsledků Google vyhledávání včetně webu, obrázků, videí, zpráv, map, recenzí, nakupování a dalších. To rozšiřuje AI workflowy tím, že asistentům umožňuje odpovídat na dotazy, získávat aktuální fakta, extrahovat strukturovaná data a pracovat se zdroji založenými na vyhledávání, což z něj činí mocný nástroj pro výzkum, automatizaci i rozšíření pracovních postupů.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

Serper MCP Server nedokumentuje ani nezpřístupňuje žádné konkrétní MCP zdroje (objekty čitelného kontextu).

Seznam nástrojů

• google_search — Provede webové vyhledávání na Googlu s možností přizpůsobení parametrů.
• google_search_images — Provádí vyhledávání obrázků na Googlu s různými možnostmi.
• google_search_videos — Získá výsledky videí z vyhledávání Google.
• google_search_places — Hledá místa využitím lokálních dat Googlu.
• google_search_maps — Poskytuje výsledky týkající se map z Googlu.
• google_search_reviews — Sbírá recenze podniků nebo míst z Googlu.
• google_search_news — Přináší nejnovější zprávy z Googlu.
• google_search_shopping — Vrací nabídky produktů z Google Shopping.
• google_search_lens — Integruje Google Lens pro vizuální vyhledávání.
• google_search_scholar — Vyhledává akademický obsah přes Google Scholar.
• google_search_parents — Specializované vyhledávání (kontext není upřesněn).
• google_search_autocomplete — Získává návrhy automatického doplnění Googlu.
• webpage_scrape — Scrapeuje obsah zadané webové stránky.

Scénáře použití tohoto MCP serveru

• Vyhledávání informací v reálném čase: Umožňuje AI agentům odpovídat na dotazy uživatelů s aktuálními fakty a zprávami využitím výsledků z Googlu.
• Objevování mediálního obsahu: Podpora vyhledávání obrázků, videí a map pro tvorbu multimediálních aplikací.
• Firemní inteligence a recenze: Umožňuje sběr recenzí, míst a firemních dat pro analýzy trhu a agregaci zpětné vazby zákazníků.
• Akademický výzkum: Poskytuje přístup ke vědeckým článkům a studiím přes Google Scholar.
• Extrakce webového obsahu: Scrapeuje obsah webových stránek, což podporuje workflowy jako sumarizaci, extrakci dat a rozšiřování znalostních bází.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Serper MCP Server do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "serper": {
         "command": "uvx",
         "args": ["serper-mcp-server"],
         "env": {
           "SERPER_API_KEY": "<Your Serper API key>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Claude

1. Nainstalujte uv do svého systému.
2. Do claude_desktop_config.json přidejte Serper MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "serper": {
         "command": "uvx",
         "args": ["serper-mcp-server"],
         "env": {
           "SERPER_API_KEY": "<Your Serper API key>"
         }
       }
     }
   }
   

3. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
4. Ověřte načtení serveru v rozhraní Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a uv.
2. Do konfigurace MCP serveru v Cursoru přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "serper": {
         "command": "uvx",
         "args": ["serper-mcp-server"],
         "env": {
           "SERPER_API_KEY": "<Your Serper API key>"
         }
       }
     }
   }
   

3. Uložte změny a restartujte Cursor.
4. Otestujte spuštěním vyhledávání přes příkazovou paletu Cursoru.

Cline

1. Nainstalujte serper-mcp-server přes pip nebo přidejte do requirements.txt:

   serper-mcp-server
   

2. Do konfigurace Cline přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "serper": {
         "command": "uvx",
         "args": ["serper-mcp-server"],
         "env": {
           "SERPER_API_KEY": "<Your Serper API key>"
         }
       }
     }
   }
   

3. Uložte a restartujte Cline.
4. Ověřte úspěšné spojení s MCP serverem.

Zabezpečení API klíčů

Citlivé API klíče ukládejte pomocí proměnných prostředí ve své konfiguraci. Například:

{
  "mcpServers": {
    "serper": {
      "command": "uvx",
      "args": ["serper-mcp-server"],
      "env": {
        "SERPER_API_KEY": "<Your Serper API key>"
      }
    }
  }
}

Jak MCP použít uvnitř flowů

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflowu ve FlowHunt nejprve přidejte MCP komponentu do svého flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "serper": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “serper” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Serper MCP Server je cílený a praktický, nabízí bohatou sadu vyhledávacích nástrojů Googlu pro AI agenty. Postrádá však explicitní šablony promptů, definice zdrojů a podporu samplingu/root. Dokumentace je stručná, ale funkční. Celkově jde o solidní utilitu pro rozšíření vyhledávání, nikoliv o plně vybavený MCP server.

MCP skóre