Serper MCP Server

Hvad gør “Serper” MCP Server?

Serper MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server, der giver Google Search-funktionalitet via Serper API’et. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og Googles søgeinfrastruktur, så LLM’er og agenter kan hente søgeinformation i realtid direkte fra Google. Med Serper MCP Server kan AI-klienter få adgang til et bredt udvalg af Google-søgeresultater, herunder web, billeder, videoer, nyheder, kort, anmeldelser, shopping og meget mere. Dette forbedrer AI-udviklingsworkflows, da assistenter kan besvare forespørgsler, finde opdaterede fakta, udtrække strukturerede data og interagere med søgebaserede ressourcer—hvilket gør det til et stærkt værktøj til forskning, automatisering og workflow-udvidelse.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen specifikke MCP-ressourcer (læsbare kontekstobjekter) er dokumenteret eller eksponeret af Serper MCP Server.

Liste over Værktøjer

• google_search — Udfører en Google websøgning med tilpassede parametre.
• google_search_images — Udfører Google Billedsøgning med forskellige muligheder.
• google_search_videos — Henter videoresultater fra Google-søgning.
• google_search_places — Søger efter steder ved brug af Googles placeringsdata.
• google_search_maps — Giver kortrelaterede søgeresultater fra Google.
• google_search_reviews — Indsamler Google-anmeldelser for virksomheder eller steder.
• google_search_news — Henter de seneste nyhedsresultater fra Google.
• google_search_shopping — Returnerer shopping-/produktlister fra Google Shopping.
• google_search_lens — Integrerer med Google Lens til visuel søgning.
• google_search_scholar — Søger i Google Scholar efter akademisk indhold.
• google_search_parents — Specialiseret søgning (kontekst ikke uddybet).
• google_search_autocomplete — Henter Googles autofuldførelsesforslag.
• webpage_scrape — Skraber indhold fra en angivet webside.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Realtidsinformationshentning: Gør det muligt for AI-agenter at besvare brugerforespørgsler med opdaterede fakta og nyheder ved at udnytte Google-søgeresultater.
• Opdagelse af medieindhold: Understøtter søgning efter billeder, videoer og kort, så udviklere kan bygge multimedierige applikationer.
• Forretningsindsigt og anmeldelser: Muliggør indsamling af anmeldelser, steder og virksomhedsdata til markedsanalyse og kundefeedback.
• Akademisk forskning: Giver adgang til videnskabelige artikler og forskningspublikationer via Google Scholar-søgning.
• Webindholdsekstraktion: Skraber websideindhold og understøtter workflows som opsummering, dataudtræk og vidensbaseopbygning.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Serper MCP Server til mcpServers-objektet:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér, at MCP-serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Installer uv på dit system.
2. I claude_desktop_config.json tilføjes Serper MCP Server:

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

3. Gem filen og genstart Claude Desktop.
4. Bekræft at serveren indlæses i Claude-grænsefladen.

Cursor

1. Sikr dig, at Python og uv er installeret.
2. I Cursors MCP-serverkonfiguration tilføjes:

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

3. Gem ændringer og genstart Cursor.
4. Test ved at køre en søgning via Cursors kommandopalet.

Cline

1. Installer serper-mcp-server via pip eller tilføj til requirements.txt:

   serper-mcp-server
   

2. I din Cline-konfiguration tilføjes:

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

3. Gem og genstart Cline.
4. Bekræft vellykket forbindelse til MCP-serveren.

Sikring af API-nøgler

Opbevar følsomme API-nøgler som miljøvariabler i din konfiguration. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “serper” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores mening

Serper MCP Server er fokuseret og praktisk og tilbyder et rigt sæt Google-drevne søgeværktøjer til AI-agenter. Dog mangler den eksplicitte promptskabeloner, resourcedefinitioner og sampling/root-support. Dokumentationen er kortfattet, men funktionel. Alt i alt er det et solidt værktøj til søgeforstærkning, men ikke en fuldt udbygget MCP-server.

MCP-score