Serveur Serper MCP

Que fait le serveur “Serper” MCP ?

Le serveur Serper MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui fournit des capacités de recherche Google via l’API Serper. Il agit comme un pont entre les assistants IA et l’infrastructure de recherche Google, permettant aux LLMs et agents de récupérer des informations en temps réel directement depuis Google. Grâce au serveur Serper MCP, les clients IA peuvent accéder à une large gamme de résultats Google, y compris web, images, vidéos, actualités, cartes, avis, shopping et plus encore. Cela améliore les workflows de développement IA en permettant aux assistants de répondre aux questions, de collecter des faits à jour, d’extraire des données structurées et d’interagir avec des ressources pilotées par la recherche, en faisant un outil puissant pour la recherche, l’automatisation et l’enrichissement de workflows.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP spécifique (objet de contexte lisible) n’est documentée ou exposée par le serveur Serper MCP.

Liste des outils

• google_search — Exécute une recherche web Google avec des paramètres personnalisables.
• google_search_images — Effectue une recherche d’images Google avec différentes options.
• google_search_videos — Récupère des résultats vidéos depuis la recherche Google.
• google_search_places — Recherche des lieux en utilisant les données de localisation Google.
• google_search_maps — Fournit des résultats de recherche de cartes depuis Google.
• google_search_reviews — Rassemble les avis Google pour des entreprises ou lieux.
• google_search_news — Récupère les résultats d’actualités récents de Google.
• google_search_shopping — Retourne des listes de produits Google Shopping.
• google_search_lens — Interface avec Google Lens pour la recherche visuelle.
• google_search_scholar — Interroge Google Scholar pour du contenu académique.
• google_search_parents — Recherche spécialisée (contexte non détaillé).
• google_search_autocomplete — Récupère les suggestions d’autocomplétion Google.
• webpage_scrape — Récupère le contenu d’une page web spécifiée.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Récupération d’informations en temps réel : permet aux agents IA de répondre aux questions des utilisateurs avec des faits et actualités à jour, grâce aux résultats Google.
• Découverte de contenus média : prend en charge la recherche d’images, vidéos et cartes, permettant aux développeurs de créer des applications riches en multimédia.
• Intelligence d’affaires et avis : facilite la collecte d’avis, d’adresses et données d’entreprise pour l’analyse de marché et l’agrégation de retours client.
• Recherche académique : fournit l’accès à des articles et publications via la recherche Google Scholar.
• Extraction de contenu web : récupère le contenu de pages web, pour des workflows comme la synthèse, l’extraction de données ou l’enrichissement de bases de connaissance.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Trouvez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Serper MCP à l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Claude

1. Installez uv sur votre système.
2. Dans claude_desktop_config.json, ajoutez le serveur Serper MCP :

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

3. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.
4. Vérifiez que le serveur s’affiche bien dans l’interface Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Python et uv sont installés.
2. Dans la configuration MCP de Cursor, ajoutez :

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

3. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
4. Testez en lançant une recherche via la palette de commandes de Cursor.

Cline

1. Installez serper-mcp-server via pip ou ajoutez-le à requirements.txt :

   serper-mcp-server
   

2. Dans la configuration Cline, ajoutez :

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

3. Enregistrez et redémarrez Cline.
4. Confirmez la connexion réussie au serveur MCP.

Sécurisation des clés API

Stockez les clés API sensibles sous forme de variables d’environnement dans votre configuration. Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux puis reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, indiquez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP en tant qu’outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “serper” par le nom réel de votre serveur MCP, et à mettre votre propre URL de serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur Serper MCP est ciblé et pratique, offrant une riche panoplie d’outils de recherche Google pour les agents IA. Il manque cependant de modèles de prompt explicites, de définitions de ressources et de support sampling/root. Sa documentation est concise mais fonctionnelle. Dans l’ensemble, c’est un utilitaire solide pour l’augmentation de recherche, sans être un serveur MCP complet à part entière.

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