Mixelpixx GoogleSearch McpServer
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Mixelpixx GoogleSearch McpServer

Google検索とウェブコンテンツ分析機能を提供するMCPサーバーで、AIモデルがプログラミングで検索と分析タスクを実行できます。
2.5ポイント
9.3K

Google検索MCPサーバーとは?

Google検索MCPサーバーは、Google検索エンジンとウェブコンテンツ分析ツールを統合したサービスで、ユーザーがプログラミングで検索操作を実行し、ウェブコンテンツを分析できます。

Google検索MCPサーバーの使い方は?

インストールと設定を行った後、簡単に検索リクエストを送信し、分析結果を取得できます。簡単な手順で環境を設定すれば使用を開始できます。

適用シーン

自動化された検索エンジン機能が必要な研究者、開発者、企業チームに適しています。

主要機能

Googleカスタム検索の統合
Googleの強力な検索機能にシームレスに接続し、高度な検索オプションをサポートします。
ウェブコンテンツ分析
ウェブページからタイトル、本文、リンクなどの重要な情報を抽出します。
バッチウェブ分析
複数のウェブページを一度に処理し、効率を向上させます。
MCP互換インターフェース
標準のMCPプロトコルに準拠しており、他のシステムとの統合が容易です。
利点
Googleの強力な検索能力に迅速にアクセスできます。
多言語のウェブページ解析をサポートします。
詳細なエラーレポート機構を提供します。
効率的なバッチデータ分析能力を備えています。
制限
有効なGoogle APIキーとカスタム検索エンジンIDが必要です。
大規模なリクエストには追加料金が発生する場合があります。
ネットワーク接続に依存しており、オフラインモードは使用できません。

使い方

依存関係のインストール
Node.jsとPythonがインストールされていることを確認し、対応するインストールコマンドを実行します。
API資格情報の設定
プロジェクトのルートディレクトリにapi - keys.jsonファイルを作成し、Google APIキーと検索エンジンIDを入力します。
サービスの起動
npmスクリプトを実行してTypeScriptとPythonサービスを起動します。

使用例

ケース1:Google検索の実行
MCPサーバーに検索リクエストを送信し、結果を受け取ります。
ケース2:ウェブページコンテンツのバッチ分析
複数のウェブサイトのコンテンツを抽出し、分析します。

よくある質問

Google APIキーと検索エンジンIDを取得する方法は?
オフラインモードはサポートされていますか?
APIリクエストが失敗した場合、どう解決すればいいですか?

関連リソース

公式ドキュメント
Google Custom Search APIの詳細な説明を確認します。
GitHubコードリポジトリ
プロジェクトのソースコードとサンプルを確認します。
YouTubeビデオチュートリアル
Google検索MCPサーバーの使い方を素早く学ぶビデオを視聴します。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "npm",
      "args": ["run", "start:all"],
      "cwd": "/path/to/google-search-server"
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

A
Airweave
Airweaveは、オープンソースの人工知能エージェントとRAGシステムのコンテキスト検索層です。さまざまなアプリケーション、ツール、データベースのデータを接続して同期し、統一された検索インターフェースを通じてAIエージェントに関連する、リアルタイムの、複数のデータソースからのコンテキスト情報を提供します。
Python
16.2K
5ポイント
V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
10.6K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
9.2K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
16.0K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
7.8K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
9.1K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
9.7K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
10.0K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
21.6K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
25.8K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
87.9K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
40.6K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
24.0K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
32.2K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
20.5K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
33.7K
4.5ポイント
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