Serper MCP-server

Vad gör “Serper” MCP-servern?

Serper MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som tillhandahåller Google Sök-funktionalitet via Serper API. Den fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Googles sökinfrastruktur, vilket möjliggör för LLM:er och agenter att hämta sökinformation i realtid direkt från Google. Genom Serper MCP-servern kan AI-klienter få tillgång till en mängd olika Google-sökresultat, inklusive webb, bilder, videor, nyheter, kartor, recensioner, shopping och mycket mer. Detta förbättrar AI-utvecklingsflöden genom att låta assistenter besvara frågor, samla in aktuella fakta, extrahera strukturerad data och interagera med sökdrivna resurser, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg för forskning, automatisering och arbetsflödesförstärkning.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga specifika MCP-resurser (läsbara kontextobjekt) dokumenteras eller exponeras av Serper MCP-servern.

Lista över verktyg

• google_search — Utför en Google-webbsökning med anpassningsbara parametrar.
• google_search_images — Genomför en Google-bildsökning med olika alternativ.
• google_search_videos — Hämtar videoresultat från Google-sökning.
• google_search_places — Söker efter platser med hjälp av Googles platsdata.
• google_search_maps — Tillhandahåller kartrelaterade sökresultat från Google.
• google_search_reviews — Samlar in Google-recensioner för företag eller platser.
• google_search_news — Hämtar de senaste nyhetsresultaten från Google.
• google_search_shopping — Returnerar shopping-/produktlistningar från Google Shopping.
• google_search_lens — Integrerar med Google Lens för visuell sökning.
• google_search_scholar — Söker i Google Scholar efter akademiskt innehåll.
• google_search_parents — Specialiserad sökning (kontext ej specificerad).
• google_search_autocomplete — Hämtar Googles autokompletteringsförslag.
• webpage_scrape — Skrapar innehåll från en angiven webbsida.

Användningsområden för denna MCP-server

• Realtidsinformationshämtning: Gör det möjligt för AI-agenter att besvara användarfrågor med uppdaterade fakta och nyheter genom att använda Google-sökresultat.
• Upptäckt av mediainnehåll: Stödjer sökning efter bilder, videor och kartor, vilket gör det möjligt för utvecklare att bygga mediatäta applikationer.
• Företagsanalys och recensioner: Underlättar insamling av recensioner, platser och företagsdata för marknadsanalyser och kundfeedback.
• Akademisk forskning: Ger tillgång till vetenskapliga artiklar och forskningsmaterial via Google Scholar-sökning.
• Webbinnehållsutvinning: Skrapar webbsidesinnehåll och stödjer arbetsflöden som sammanfattning, datautvinning och kunskapsbasförstärkning.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Serper MCP-servern i objektet mcpServers:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att MCP-servern körs och är tillgänglig.

Claude

1. Installera uv på ditt system.
2. I claude_desktop_config.json, lägg till Serper MCP-servern:

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

3. Spara filen och starta om Claude Desktop.
4. Bekräfta att servern laddas i Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Kontrollera att Python och uv är installerade.
2. I Cursors MCP-serverkonfiguration, lägg till:

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

3. Spara ändringarna och starta om Cursor.
4. Testa genom att köra en sökning via Cursors kommandopalett.

Cline

1. Installera serper-mcp-server via pip eller lägg till i requirements.txt:

   serper-mcp-server
   

2. I din Cline-konfiguration, lägg till:

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

3. Spara och starta om Cline.
4. Bekräfta att anslutningen till MCP-servern lyckades.

Skydda dina API-nycklar

Spara känsliga API-nycklar med miljövariabler i din konfiguration. Exempel:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “serper” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Serper MCP-servern är fokuserad och praktisk, och erbjuder en rik uppsättning Google-drivna sökverktyg för AI-agenter. Dock saknas explicita promptmallar, resursdefinitioner och sampling/root-stöd. Dokumentationen är kortfattad men funktionell. Sammantaget är det ett stabilt verktyg för sökförstärkning men inte en fullfjädrad MCP-server.

MCP-poäng