Serper MCP Server

Was macht der “Serper” MCP Server?

Der Serper MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der über die Serper API Google-Suchfunktionen bereitstellt. Er fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und der Google-Suchinfrastruktur und ermöglicht es LLMs und Agenten, Echtzeit-Suchinformationen direkt von Google abzurufen. Über den Serper MCP Server können KI-Clients auf eine breite Palette von Google-Suchergebnissen zugreifen – darunter Web, Bilder, Videos, Nachrichten, Karten, Bewertungen, Shopping und mehr. Dies erweitert KI-Entwicklungs-Workflows, da Assistenten Anfragen beantworten, aktuelle Fakten zusammentragen, strukturierte Daten extrahieren und mit suchbasierten Ressourcen interagieren können – ein leistungsstarkes Werkzeug für Recherche, Automatisierung und Workflow-Erweiterung.

Liste der Prompts

Im Repository oder der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine spezifischen MCP-Ressourcen (lesbare Kontextobjekte) für den Serper MCP Server dokumentiert oder offengelegt.

Liste der Tools

• google_search — Führt eine Google-Websuche mit anpassbaren Parametern aus.
• google_search_images — Führt eine Google-Bildersuche mit verschiedenen Optionen durch.
• google_search_videos — Ruft Videoergebnisse aus der Google-Suche ab.
• google_search_places — Sucht Orte unter Verwendung von Google-Standortdaten.
• google_search_maps — Liefert kartenbezogene Suchergebnisse von Google.
• google_search_reviews — Sammelt Google-Bewertungen für Unternehmen oder Orte.
• google_search_news — Holt aktuelle Nachrichtenergebnisse von Google.
• google_search_shopping — Gibt Shopping-/Produktlisten aus Google Shopping zurück.
• google_search_lens — Schnittstelle zu Google Lens für die visuelle Suche.
• google_search_scholar — Durchsucht Google Scholar nach akademischen Inhalten.
• google_search_parents — Spezialisierte Suche (Kontext nicht detailliert).
• google_search_autocomplete — Holt Autovervollständigungsvorschläge von Google.
• webpage_scrape — Schabt Inhalte von einer angegebenen Webseite.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Echtzeit-Informationsabruf: Ermöglicht KI-Agenten, Nutzerfragen mit aktuellen Fakten und Nachrichten durch Nutzung der Google-Suchergebnisse zu beantworten.
• Entdeckung von Medieninhalten: Unterstützt die Suche nach Bildern, Videos und Karten, sodass Entwickler multimediale Anwendungen erstellen können.
• Business Intelligence und Bewertungen: Erleichtert das Sammeln von Bewertungen, Informationen zu Orten und Geschäftsdaten für Marktanalysen und Kundenfeedback.
• Akademische Recherche: Bietet Zugriff auf wissenschaftliche Artikel und Forschungsarbeiten über die Google Scholar-Suche.
• Webinhalts-Extraktion: Schabt Webseiteninhalte, was Workflows wie Zusammenfassungen, Datenextraktion und Wissensbasis-Erweiterung unterstützt.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Serper MCP Server zum mcpServers-Objekt hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Installieren Sie uv auf Ihrem System.
2. Fügen Sie in claude_desktop_config.json den Serper MCP Server hinzu:

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

3. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
4. Prüfen Sie, ob der Server in der Claude-Oberfläche geladen wird.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Python und uv installiert sind.
2. Fügen Sie in der MCP Server-Konfiguration von Cursor Folgendes hinzu:

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

3. Änderungen speichern und Cursor neu starten.
4. Testen Sie eine Suche über die Cursor-Befehlspalette.

Cline

1. Installieren Sie serper-mcp-server via pip oder fügen Sie es Ihrer requirements.txt hinzu:

   serper-mcp-server
   

2. Fügen Sie in Ihrer Cline-Konfiguration Folgendes hinzu:

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

3. Speichern und Cline neu starten.
4. Vergewissern Sie sich, dass die Verbindung zum MCP Server erfolgreich ist.

API-Schlüssel sichern

Speichern Sie sensible API-Schlüssel als Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration. Beispiel:

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

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich “System MCP-Konfiguration” tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “serper” gegen den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers auszutauschen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der Serper MCP Server ist fokussiert und praxisnah und bietet eine breite Palette an Google-basierten Suchtools für KI-Agenten. Er enthält jedoch keine expliziten Prompt-Vorlagen, keine Ressourcendefinitionen und keine Sampling-/Root-Unterstützung. Die Dokumentation ist knapp, aber funktional. Insgesamt ein solides Utility für Sucherweiterung, aber kein vollwertiger MCP Server.

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