Serper MCP サーバー

「Serper」MCP サーバーは何をするのか？

Serper MCP サーバーは、Serper API を利用して Google 検索機能を提供する Model Context Protocol (MCP) サーバーです。AI アシスタントと Google の検索インフラの橋渡しを行い、LLM やエージェントが Google からリアルタイムで検索情報を直接取得できるようにします。Serper MCP サーバーを通して、AI クライアントはウェブ、画像、動画、ニュース、地図、レビュー、ショッピングなど幅広い Google 検索結果にアクセスできます。これにより、アシスタントは質問への回答、最新情報の収集、構造化データの抽出、検索主導のリソースとのインタラクションが可能になり、研究、自動化、ワークフロー強化のための強力なツールとなります。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに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

Serper MCP サーバーがドキュメント化または公開している特定の MCP リソース（読取可能なコンテキストオブジェクト）はありません。

ツール一覧

• google_search — カスタマイズ可能なパラメータで Google ウェブ検索を実行します。
• google_search_images — 各種オプションを指定して Google 画像検索を行います。
• google_search_videos — Google 検索から動画結果を取得します。
• google_search_places — Google の位置情報でプレイス検索を行います。
• google_search_maps — Google の地図関連の検索結果を提供します。
• google_search_reviews — ビジネスや拠点の Google レビューを収集します。
• google_search_news — Google から最新ニュース結果を取得します。
• google_search_shopping — Google ショッピングのショッピング/商品リストを返します。
• google_search_lens — Google Lens との連携による画像検索を行います。
• google_search_scholar — Google Scholar で学術コンテンツを検索します。
• google_search_parents — 特化型の検索（詳細な文脈は記載なし）。
• google_search_autocomplete — Google のオートコンプリート提案を取得します。
• webpage_scrape — 指定したウェブページからコンテンツをスクレイピングします。

この MCP サーバーのユースケース

• リアルタイム情報取得: Google 検索結果を活用し、AI エージェントが最新の事実やニュースでユーザー質問に回答可能
• メディアコンテンツ探索: 画像、動画、地図などの検索サポートでマルチメディア対応アプリ開発に最適
• ビジネスインテリジェンス・レビュー収集: レビュー、スポット、ビジネスデータの収集で市場分析や顧客フィードバック集約を促進
• 学術研究: Google Scholar 検索により学術論文や研究資料へアクセス
• ウェブコンテンツ抽出: ウェブページの内容をスクレイピングして要約やデータ抽出、ナレッジベース強化を支援

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js がインストールされていることを確認します。
2. Windsurf の設定ファイルを探します。
3. mcpServers オブジェクトに Serper MCP サーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurf を再起動します。
5. MCP サーバーが稼働し、アクセス可能であることを確認します。

Claude

1. システムに uv をインストールします。
2. claude_desktop_config.json に Serper MCP サーバーを追加します:

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

3. ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します。
4. Claude のインターフェースでサーバーが読み込まれることを確認します。

Cursor

1. Python と uv がインストールされていることを確認します。
2. Cursor の MCP サーバー設定に以下を追加します:

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

3. 変更を保存し、Cursor を再起動します。
4. Cursor のコマンドパレットから検索を実行して動作を確認します。

Cline

1. serper-mcp-server を pip でインストールするか、requirements.txt に追加します:

   serper-mcp-server
   

2. Cline の設定に以下を追加します:

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

3. 保存し、Cline を再起動します。
4. MCP サーバーへの接続が成功していることを確認します。

API キーの安全な管理

機密性の高い API キーは設定ファイルの環境変数で管理しましょう。例:

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

フロー内で MCP を使う方法

FlowHunt での MCP 利用

FlowHunt ワークフローに MCP サーバーを統合するには、はじめに MCP コンポーネントをフローに追加し、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ます。システム MCP 設定セクションで、以下の JSON フォーマットを使って MCP サーバー情報を入力します。

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

設定後、AI エージェントはこの MCP をツールとして全ての機能・能力にアクセスできるようになります。“serper” は実際の MCP サーバー名に、URL も自身の MCP サーバー URL に置き換えてください。

概要

当社の見解

Serper MCP サーバーは、AI エージェント向けの Google 検索ツール群を豊富に提供する、実用的かつ特化型のサーバーです。ただし、プロンプトテンプレートやリソース定義、サンプリング/ルートサポートはありません。ドキュメントも簡潔ですが、必要十分です。検索拡張のユーティリティとしては優秀ですが、フル機能の MCP サーバーとは言えません。

MCP スコア