mcp-google-search MCPサーバー

「mcp-google-search」MCPサーバーとは？

mcp-google-search MCPサーバーは、AIアシスタントがGoogleカスタム検索APIを利用してウェブ検索を行い、ウェブページからコンテンツを抽出できるようにするModel Context Protocolサーバーです。AIクライアントとウェブの膨大な情報資源の間を橋渡しすることで、大規模言語モデル（LLM）が最新情報にアクセスし、リサーチやリアルタイムデータによる知識拡張を可能にします。このサーバーはウェブ検索とページ読解の両方のツールを提供し、外部オンラインデータへの信頼性の高いアクセスが必要なさまざまな開発・エージェンティックワークフローで活用できます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なファイルやREADMEに明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• search
  Googleカスタム検索APIを利用してウェブ検索を実行します。検索クエリや結果数（最大10件）を指定でき、各結果のタイトル・リンク・スニペットを含む構造化データを返します。

• read_webpage
  指定されたウェブページURLのコンテンツを抽出・解析します。ページを取得し、スクリプトやスタイルを除去した上で、整形済みのタイトル・本文・URLを返します。

このMCPサーバーのユースケース

• リアルタイムウェブリサーチ
  開発者やAIエージェントがウェブから最新情報にアクセスでき、知識集約型タスクで最新の回答や調査が可能となります。

• ファクトチェックと検証
  信頼できるサイトを横断検索しページ内容を取得することで、事実や主張、ソースのリアルタイム検証をサポートできます。

• コンテンツ要約
  AIアシスタントが記事やページを取得・読解し、その内容をユーザーや後続ワークフローのために要約できます。

• 自動知識収集
  複数のウェブソースから自律的に情報を集め、構造化レポートやデータセットを作成するエージェントの開発が可能です。

• 学習と探索
  コードベース探索や技術学習時に、ウェブ上のドキュメント・チュートリアル・ディスカッションなどを検索できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件： Node.jsおよびnpmがインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイル確認： Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf_config.json）を探します。
3. MCPサーバー追加： mcpServersオブジェクト内に以下を追加してください。

   {
     "google-search": {
       "command": "npx",
       "args": [
         "-y",
         "@adenot/mcp-google-search"
       ],
       "env": {
         "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key-here",
         "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-search-engine-id-here"
       }
     }
   }
   

4. 保存＆再起動： 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. 確認： サーバーが稼働し、ツールとして利用可能であることを確認します。

Claude

1. 前提条件： Node.jsとnpmをインストールします。
2. Smitheryでインストール：
   以下を実行：

   npx -y @smithery/cli install @adenot/mcp-google-search --client claude
   

3. 設定編集：
   Macの場合：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Windowsの場合：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. JSON追加：

   {
     "mcpServers": {
       "google-search": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@adenot/mcp-google-search"
         ],
         "env": {
           "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key-here",
           "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-search-engine-id-here"
         }
       }
     }
   }
   

5. 保存＆再起動： 変更を保存し、Claude Desktopを再起動します。
6. 確認： MCPサーバーがツール一覧に表示されることを確認します。

Cursor

1. 前提条件： Node.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイル： Cursorの設定ファイル（例：cursor_config.json）を開きます。
3. MCPサーバー追加：

   {
     "mcpServers": {
       "google-search": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@adenot/mcp-google-search"
         ],
         "env": {
           "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key-here",
           "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-search-engine-id-here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存＆再起動： 設定を保存し、Cursorを再起動します。
5. 確認： サーバーの利用可否をツール一覧で確認します。

Cline

1. 前提条件： Node.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイル確認： Clineの設定ファイルを探します。
3. MCPサーバー情報追記：

   {
     "mcpServers": {
       "google-search": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@adenot/mcp-google-search"
         ],
         "env": {
           "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key-here",
           "GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID": "your-search-engine-id-here"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存＆再起動： ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. セットアップ確認： MCPサーバーが読み込まれていることを確認します。

注意：
APIキーは、JSONサンプルの "env" ブロックのように必ず環境変数で安全に管理してください。APIキーをバージョン管理にコミットしないようご注意ください。

FlowHuntフロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローへMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に以下のJSON形式でMCPサーバー詳細を入力してください。

{
  "google-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントがこのMCPの全機能・ツールを利用できるようになります。“google-search"はご利用MCPサーバー名へ、“url"はご自身のMCPサーバーURLへ適宜変更してください。

概要

上記の表からも分かる通り、mcp-google-search MCPサーバーはコアとなるツール機能を適切に提供し、セットアップも容易ですが、プロンプト・リソース・roots・サンプリングサポートのドキュメントは不足しています。全体の完成度・開発体験としては6/10程度と評価できます。

MCPスコア