Serper MCP Server

Cosa fa il “Serper” MCP Server?

Il Serper MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che offre funzionalità di Ricerca Google tramite l’API Serper. Funziona come ponte tra assistenti AI e l’infrastruttura di ricerca di Google, consentendo a LLM e agent di recuperare informazioni in tempo reale direttamente da Google. Tramite il Serper MCP Server, i client AI possono accedere a un’ampia gamma di risultati di ricerca Google, incluse ricerche web, immagini, video, notizie, mappe, recensioni, shopping e altro. Questo migliora i workflow di sviluppo AI permettendo agli assistenti di rispondere a domande, recuperare dati aggiornati, estrarre dati strutturati e interagire con risorse basate sulla ricerca, rendendolo uno strumento potente per ricerca, automazione e ottimizzazione dei processi.

Elenco dei Prompt

Nessun prompt template è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP specifica (oggetti di contesto leggibili) è documentata o esposta dal Serper MCP Server.

Elenco degli Strumenti

• google_search — Esegue una ricerca web su Google con parametri personalizzabili.
• google_search_images — Esegue una ricerca immagini su Google con varie opzioni.
• google_search_videos — Recupera risultati video da Google.
• google_search_places — Ricerca luoghi utilizzando i dati geografici di Google.
• google_search_maps — Restituisce risultati di ricerca relativi alle mappe da Google.
• google_search_reviews — Raccoglie recensioni Google di aziende o luoghi.
• google_search_news — Recupera le ultime notizie da Google.
• google_search_shopping — Restituisce inserzioni/prodotti da Google Shopping.
• google_search_lens — Interagisce con Google Lens per la ricerca visiva.
• google_search_scholar — Interroga Google Scholar per contenuti accademici.
• google_search_parents — Ricerca specializzata (contesto non specificato).
• google_search_autocomplete — Recupera suggerimenti autocomplete di Google.
• webpage_scrape — Effettua scraping dei contenuti di una pagina web specificata.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Recupero informazioni in tempo reale: consente agli agenti AI di rispondere a domande degli utenti con fatti e notizie aggiornati sfruttando i risultati Google.
• Scoperta di contenuti multimediali: supporta la ricerca di immagini, video e mappe, permettendo di costruire applicazioni ricche di media.
• Business Intelligence e Recensioni: facilita la raccolta di recensioni, luoghi e dati aziendali per analisi di mercato e aggregazione di feedback.
• Ricerca accademica: consente l’accesso ad articoli e pubblicazioni tramite la ricerca su Google Scholar.
• Estrazione contenuti web: effettua scraping di pagine web, utile per flussi come sintesi, estrazione dati e arricchimento di knowledge base.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Serper MCP Server all’oggetto mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server MCP sia attivo e accessibile.

Claude

1. Installa uv sul tuo sistema.
2. In claude_desktop_config.json, aggiungi il Serper MCP Server:

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

3. Salva il file e riavvia Claude Desktop.
4. Conferma che il server venga caricato nell’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Assicurati che Python e uv siano installati.
2. Nella configurazione MCP di Cursor, aggiungi:

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

3. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
4. Prova facendo una ricerca tramite la palette comandi di Cursor.

Cline

1. Installa serper-mcp-server tramite pip o aggiungilo a requirements.txt:

   serper-mcp-server
   

2. Nella configurazione di Cline, aggiungi:

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

3. Salva e riavvia Cline.
4. Conferma la connessione riuscita al server MCP.

Protezione delle chiavi API

Conserva le chiavi API sensibili utilizzando variabili d’ambiente nella configurazione. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Uso di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “serper” con il vero nome del tuo MCP server e sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Serper MCP Server è focalizzato e pratico, offrendo una ricca gamma di strumenti di ricerca Google per agenti AI. Tuttavia, mancano prompt template espliciti, definizioni di risorse e supporto sampling/root. La documentazione è concisa ma funzionale. Nel complesso, è un’ottima utilità per l’arricchimento della ricerca, anche se non è un server MCP “full-featured”.

MCP Score