mcp-google-search MCP Sunucusu

“mcp-google-search” MCP Sunucusu ne yapar?

mcp-google-search MCP Sunucusu, Google Custom Search API kullanarak AI asistanlarının web araması yapmasını ve web sayfalarından içerik çıkarmasını sağlayan bir Model Context Protocol sunucusudur. AI istemcileri ile internetin geniş kaynakları arasında köprü görevi görerek büyük dil modellerinin (LLM) güncel bilgilere erişmesini, araştırma yapmasını ve gerçek zamanlı verilerle bilgi tabanını genişletmesini sağlar. Sunucu, hem web arama hem de web sayfası içeriği okuma araçlarını ortaya koyar ve güvenilir dış veri erişimine ihtiyaç duyan çeşitli geliştirme ve ajans iş akışları için kullanışlıdır.

Komut Listesi

Mevcut dokümantasyonda açık komut şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dosyalarda veya README’de açıkça kaynak belgelenmemiştir.

Araç Listesi

• search
  Google Custom Search API kullanarak web araması yapar. Arama sorgusu ve sonuç sayısı (en fazla 10) belirtilebilir. Her sonuç için başlık, bağlantı ve özet içeren yapılandırılmış sonuçlar döndürür.

• read_webpage
  Verilen bir web sayfası URL’sinin içeriğini çıkarır ve ayrıştırır. Sayfayı getirir, script ve stil etiketlerini kaldırır ve temizlenmiş başlık, ana metin ve URL’yi bağlama duyarlı işlem için döndürür.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Gerçek Zamanlı Web Araştırması
  Geliştiriciler ve AI ajanları, webden en güncel bilgilere erişebilir; bilgi yoğun görevler için güncel yanıt ve araştırma sağlar.

• Doğrulama ve Bilgi Kontrolü
  Güvenilir web sitelerinde arama yaparak ve sayfa içeriği getirerek, gerçek zamanlı bilgi/doğrulama ve kaynak kontrolü için kullanılabilir.

• İçerik Özetleme
  AI asistanları, makale ya da sayfaları getirip okuyarak, içeriklerini kullanıcılar veya sonraki iş akışları için özetleyebilirler.

• Otomatik Bilgi Toplama
  Birden fazla web kaynağından otomatik olarak bilgi toplayan ve yapılandırılmış raporlar ya da veri setleri hazırlayan ajanlar inşa etmeyi kolaylaştırır.

• Öğrenme ve Keşif
  Kod tabanı keşfi veya teknik öğrenme için dokümantasyon, eğitim ve ilgili tartışmaları web üzerinde aramaya yardımcı olur.

Nasıl kurulur?

Windsurf

1. Ön Koşullar: Node.js ve npm’nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Yapılandırmayı Bulun: Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (genellikle windsurf_config.json).
3. MCP Sunucusunu Ekleyin: mcpServers nesnesine şu kod parçasını ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin & Yeniden Başlatın: Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Doğrulayın: Sunucunun çalışır durumda ve araç olarak mevcut olduğundan emin olun.

Claude

1. Ön Koşullar: Node.js ve npm’yi kurun.
2. Smithery ile Kurulum:
   Şunu çalıştırın:

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

3. Yapılandırmayı Düzenleyin:
   Mac’te: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   Windows’ta: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. JSON’u Ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin & Yeniden Başlatın: Değişiklikleri kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
6. Doğrulayın: MCP sunucusunun araçlarınızda göründüğünden emin olun.

Cursor

1. Ön Koşullar: Node.js ve npm kurulu olmalı.
2. Yapılandırma Dosyası: Cursor yapılandırmanızı açın (ör. cursor_config.json).
3. MCP Sunucusu Ekleyin:

   {
     "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. Kaydedin & Yeniden Başlatın: Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Doğrulayın: Sunucu mevcut mu kontrol edin.

Cline

1. Ön Koşullar: Node.js ve npm kurulu olmalı.
2. Yapılandırmayı Bulun: Cline yapılandırma dosyanızı bulun.
3. MCP Sunucularını Güncelleyin:

   {
     "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. Kaydedin & Yeniden Başlatın: Dosyayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Kurulumu Doğrulayın: MCP sunucusunun yüklendiğinden emin olun.

Not:
API anahtarlarınızı yukarıdaki JSON örneklerinde "env" bloğu ile gösterildiği gibi ortam değişkenleri ile güvenli tutun. API anahtarlarını sürüm kontrolüne göndermeyin.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırıldıktan sonra, AI ajanınız bu MCP’yi tüm işlev ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “google-search” adını, MCP sunucunuzun gerçek adı ve URL’sini kendi MCP sunucu URL’niz ile değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki iki tabloya göre mcp-google-search MCP Sunucusu temel araç işlevselliğini iyi sağlamakta ve kurulumu kolay, ancak komutlar, kaynaklar, roots ve örnekleme desteği hakkında dokümantasyon eksik. Genel tamlık ve geliştirici deneyimi olarak 6/10 puan alır.

MCP Puanı