Serper MCP 서버

“Serper” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Serper MCP 서버는 Serper API를 통해 Google Search 기능을 제공하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 Google 검색 인프라 사이의 다리 역할을 하며, LLM과 에이전트가 실시간 Google 검색 정보를 직접 받아올 수 있게 해줍니다. Serper MCP 서버를 통해 AI 클라이언트는 웹, 이미지, 비디오, 뉴스, 지도, 리뷰, 쇼핑 등 다양한 Google 검색 결과에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 어시스턴트가 질문에 답변하고, 최신 정보를 수집하며, 구조화된 데이터를 추출하고, 검색 기반 리소스와 상호작용할 수 있어 연구, 자동화, 워크플로 강화에 강력한 도구가 됩니다.

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리소스 목록

Serper MCP 서버는 별도의 MCP 리소스(읽을 수 있는 컨텍스트 오브젝트)를 문서화하거나 노출하지 않습니다.

도구 목록

• google_search — 다양한 파라미터로 Google 웹 검색을 실행합니다.
• google_search_images — 여러 옵션으로 Google 이미지 검색을 수행합니다.
• google_search_videos — Google 검색에서 비디오 결과를 가져옵니다.
• google_search_places — Google 위치 데이터를 활용해 장소를 검색합니다.
• google_search_maps — Google의 지도 관련 검색 결과를 제공합니다.
• google_search_reviews — 비즈니스 또는 장소의 Google 리뷰를 수집합니다.
• google_search_news — Google에서 최신 뉴스 결과를 가져옵니다.
• google_search_shopping — Google 쇼핑의 상품 목록을 반환합니다.
• google_search_lens — Google Lens와 연동하여 시각적 검색을 수행합니다.
• google_search_scholar — Google Scholar에서 학술 콘텐츠를 검색합니다.
• google_search_parents — 특수 검색(구체적 맥락은 미상).
• google_search_autocomplete — Google의 자동완성 추천어를 받아옵니다.
• webpage_scrape — 지정한 웹페이지의 콘텐츠를 스크랩합니다.

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이 MCP 서버의 활용 사례

• 실시간 정보 검색: Google 검색 결과를 활용하여 AI 에이전트가 최신 사실과 뉴스를 바탕으로 사용자 질문에 답할 수 있습니다.
• 미디어 콘텐츠 탐색: 이미지, 비디오, 지도 검색을 지원해 멀티미디어 중심의 애플리케이션 개발이 가능합니다.
• 비즈니스 인텔리전스 및 리뷰: 리뷰, 장소, 비즈니스 정보를 수집해 시장 분석이나 고객 피드백 집계에 활용할 수 있습니다.
• 학술 연구: Google Scholar 검색을 통해 논문 및 연구 자료에 접근할 수 있습니다.
• 웹 콘텐츠 추출: 웹페이지 콘텐츠를 스크랩하여 요약, 데이터 추출, 지식 베이스 보강 등의 워크플로를 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 객체에 Serper MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. uv 를 시스템에 설치하세요.
2. claude_desktop_config.json에 Serper MCP 서버를 추가하세요:

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

3. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
4. Claude 인터페이스에서 서버가 정상적으로 로드되는지 확인하세요.

Cursor

1. Python과 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 MCP 서버 설정에 다음을 추가하세요:

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

3. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
4. Cursor 명령 팔레트에서 검색을 실행하여 동작을 확인하세요.

Cline

1. pip을 사용하거나 requirements.txt에 추가하여 serper-mcp-server를 설치하세요:

   serper-mcp-server
   

2. Cline 설정에 다음을 추가하세요:

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

3. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
4. MCP 서버와 정상적으로 연결되었는지 확인하세요.

API 키 보안

API 키와 같은 민감한 정보는 설정 파일 내 환경 변수로 안전하게 저장하세요. 예시:

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로에 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량을 활용할 수 있습니다. “serper” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 바꿔주세요.

개요

의견

Serper MCP 서버는 Google 기반의 풍부한 검색 도구를 AI 에이전트에 제공하는 데 집중된 실용적인 솔루션입니다. 다만, 명시적 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 샘플링/루트 지원은 부족합니다. 문서는 간결하지만 기능적이며, 검색 보강용 유틸리티로는 우수하나 풀-스펙 MCP 서버는 아닙니다.

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