Serper MCP Server

Serper MCP Server làm gì?

Serper MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) cung cấp khả năng Google Search thông qua Serper API. Nó đóng vai trò cầu nối giữa các trợ lý AI và hạ tầng tìm kiếm của Google, cho phép LLM và tác nhân AI truy xuất thông tin tìm kiếm thời gian thực trực tiếp từ Google. Thông qua Serper MCP Server, các ứng dụng AI có thể truy cập đa dạng kết quả tìm kiếm Google như web, hình ảnh, video, tin tức, bản đồ, đánh giá, mua sắm và nhiều hơn thế nữa. Điều này nâng cao quy trình phát triển AI bằng cách cho phép trợ lý trả lời câu hỏi, thu thập dữ kiện cập nhật, trích xuất dữ liệu có cấu trúc và tương tác với các nguồn tài nguyên dựa trên tìm kiếm, trở thành công cụ mạnh mẽ cho nghiên cứu, tự động hóa và mở rộng quy trình làm việc.

Danh sách Prompts

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Resources

Không có MCP resource cụ thể (đối tượng context có thể đọc) nào được tài liệu hóa hoặc công khai bởi Serper MCP Server.

Danh sách Công cụ

• google_search — Thực hiện tìm kiếm Google web với tham số tùy chỉnh.
• google_search_images — Tìm kiếm Google Hình ảnh với nhiều tùy chọn.
• google_search_videos — Lấy kết quả video từ Google search.
• google_search_places — Tìm kiếm địa điểm sử dụng dữ liệu vị trí Google.
• google_search_maps — Cung cấp kết quả tìm kiếm liên quan đến bản đồ từ Google.
• google_search_reviews — Thu thập đánh giá của Google cho doanh nghiệp hoặc địa điểm.
• google_search_news — Lấy kết quả tin tức gần đây từ Google.
• google_search_shopping — Trả về danh sách mua sắm/sản phẩm từ Google Shopping.
• google_search_lens — Kết nối với Google Lens để tìm kiếm bằng hình ảnh.
• google_search_scholar — Truy vấn Google Scholar để lấy nội dung học thuật.
• google_search_parents — Tìm kiếm chuyên biệt (ngữ cảnh chưa được chi tiết).
• google_search_autocomplete — Lấy gợi ý tự động từ Google.
• webpage_scrape — Quét nội dung từ một trang web chỉ định.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Truy xuất thông tin thời gian thực: Giúp tác nhân AI trả lời câu hỏi người dùng với dữ kiện và tin tức cập nhật nhờ vào kết quả Google search.
• Khám phá nội dung phương tiện: Hỗ trợ tìm kiếm hình ảnh, video và bản đồ, giúp nhà phát triển xây dựng ứng dụng đa phương tiện.
• Trí tuệ doanh nghiệp và đánh giá: Hỗ trợ thu thập đánh giá, địa điểm và dữ liệu doanh nghiệp cho phân tích thị trường và tổng hợp phản hồi khách hàng.
• Nghiên cứu học thuật: Cung cấp quyền truy cập vào bài báo khoa học và tài liệu học thuật thông qua tìm kiếm Google Scholar.
• Trích xuất nội dung web: Quét nội dung trang web, hỗ trợ các quy trình như tóm tắt, trích xuất dữ liệu, mở rộng cơ sở tri thức.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm Serper MCP Server vào đối tượng mcpServers:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh MCP server đang chạy và truy cập được.

Claude

1. Cài đặt uv trên hệ thống của bạn.
2. Trong claude_desktop_config.json, thêm Serper MCP Server:

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

3. Lưu tệp và khởi động lại Claude Desktop.
4. Xác nhận máy chủ đã tải trong giao diện Claude.

Cursor

1. Đảm bảo Python và uv đã được cài đặt.
2. Trong cấu hình MCP server của Cursor, thêm:

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

3. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
4. Thử chạy tìm kiếm qua command palette của Cursor.

Cline

1. Cài đặt serper-mcp-server qua pip hoặc thêm vào requirements.txt:

   serper-mcp-server
   

2. Trong cấu hình Cline, thêm:

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

3. Lưu và khởi động lại Cline.
4. Xác nhận kết nối thành công đến MCP server.

Bảo mật khóa API

Lưu trữ khóa API nhạy cảm bằng biến môi trường trong tệp cấu hình. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong Flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, thêm chi tiết MCP server của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ sử dụng được MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ đổi “serper” thành tên MCP server thực tế của bạn và thay URL thành địa chỉ MCP server của riêng bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

Serper MCP Server tập trung và thực tiễn, cung cấp bộ công cụ tìm kiếm dựa trên Google phong phú cho các tác nhân AI. Tuy nhiên, nó thiếu mẫu prompt rõ ràng, định nghĩa resource và hỗ trợ sampling/root. Tài liệu của nó súc tích nhưng đủ dùng. Nhìn chung, đây là tiện ích tốt để tăng cường tìm kiếm nhưng chưa phải MCP server đầy đủ tính năng.

MCP Score