Outscraper MCP

🚀 Outscraper MCP 服務器

Outscraper MCP 服務器是一個精簡的模型上下文協議（MCP）服務器，它提供對 Outscraper 的谷歌地圖數據提取服務的訪問。該服務器實現了 2 個關鍵工具，可高度可靠地提取谷歌地圖數據。

🚀 快速開始

本服務器與任何 MCP 客戶端兼容，你可以按照以下步驟進行安裝和配置，開啟數據提取之旅。

✨ 主要特性

谷歌地圖數據提取

• 🗺️ 谷歌地圖搜索：搜索企業和地點，並獲取詳細信息。
• ⭐ 谷歌地圖評論：從任何谷歌地圖地點提取客戶評論。

高級功能

• 數據豐富：通過豐富參數，使用額外的聯繫信息增強搜索結果。
• 多語言支持：以不同語言搜索和提取數據。
• 區域過濾：針對特定國家/地區，獲取本地化結果。
• 靈活排序：按相關性、日期、評分等對評論進行排序。
• 基於時間的過濾：使用截止參數按日期過濾評論。
• 高容量支持：自動處理大請求的異步處理。

📦 安裝指南

通過 Smithery 安裝（推薦）

要通過 Smithery 自動為 Claude Desktop 安裝 Outscraper MCP 服務器，請運行以下命令：

npx -y @smithery/cli install outscraper-mcp --client claude

通過 PyPI 安裝

# 使用 pip
pip install outscraper-mcp

# 使用 uv（推薦）
uv add outscraper-mcp

# 使用 uvx 進行一次性執行
uvx outscraper-mcp

手動安裝

git clone https://github.com/jayozer/outscraper-mcp
cd outscraper-mcp

# 使用 uv（推薦）
uv sync

# 使用 pip
pip install -e .

🔧 配置

獲取 API 密鑰

1. 在 Outscraper 上註冊。
2. 從個人資料頁面獲取 API 密鑰。

設置環境變量

export OUTSCRAPER_API_KEY="your_api_key_here"

或者創建一個 .env 文件：

OUTSCRAPER_API_KEY=your_api_key_here

🛠️ 客戶端配置

Claude Desktop

添加到你的 claude_desktop_config.json 文件中： 通過 Smithery（自動）

{
  "mcpServers": {
    "outscraper": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@smithery/cli", "run", "outscraper-mcp"],
      "env": {
        "OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

通過本地安裝

{
  "mcpServers": {
    "outscraper": {
      "command": "uvx",
      "args": ["outscraper-mcp"],
      "env": {
        "OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

通過手動安裝

{
  "mcpServers": {
    "outscraper": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "outscraper_mcp"],
      "env": {
        "OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Cursor AI

使用 UVX 自動安裝（推薦）

{
  "mcpServers": {
    "outscraper": {
      "command": "uvx",
      "args": ["outscraper-mcp"],
      "env": {
        "OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

手動安裝

{
  "mcpServers": {
    "outscraper": {
      "command": "outscraper-mcp",
      "env": {
        "OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

Cursor 用戶請注意，配置文件通常位於以下位置：

• macOS：~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
• Windows：%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
• Linux：~/.config/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

🛠️ 工具參考

google_maps_search

在谷歌地圖上搜索企業和地點。

# 參數：
query: str              # 搜索查詢（例如，'restaurants brooklyn usa'）
limit: int = 20         # 結果數量（最大：400）
language: str = "en"    # 語言代碼
region: str = None      # 國家/地區代碼（例如，'US', 'GB'）
drop_duplicates: bool = False  # 移除重複結果
enrichment: List[str] = None   # 額外服務 ['domains_service', 'emails_validator_service']

google_maps_reviews

從谷歌地圖地點提取評論。

# 參數：
query: str              # 地點查詢、地點 ID 或企業名稱
reviews_limit: int = 10 # 每個地點的評論數量（0 表示無限制）
limit: int = 1          # 要處理的地點數量
sort: str = "most_relevant"  # 排序順序：'most_relevant', 'newest', 'highest_rating', 'lowest_rating'
language: str = "en"    # 語言代碼
region: str = None      # 國家/地區代碼
cutoff: int = None      # 特定日期之後的評論的 Unix 時間戳

💻 使用示例

基礎用法

示例 1：查找餐廳並獲取評論

# 1. 搜索餐廳
results = google_maps_search(
    query="italian restaurants manhattan nyc",
    limit=5,
    language="en",
    region="US"
)

# 2. 獲取特定地點的評論
reviews = google_maps_reviews(
    query="ChIJrc9T9fpYwokRdvjYRHT8nI4",  # 搜索結果中的地點 ID
    reviews_limit=20,
    sort="newest"
)

高級用法

示例 2：通過數據豐富進行潛在客戶生成

# 查找具有增強聯繫信息的企業
businesses = google_maps_search(
    query="digital marketing agencies chicago",
    limit=20,
    enrichment=["domains_service", "emails_validator_service"]
)

# 獲取詳細評論以進行情感分析
for business in businesses:
    if business.get('place_id'):
        reviews = google_maps_reviews(
            query=business['place_id'],
            reviews_limit=10,
            sort="newest"
        )

示例 3：市場研究

# 研究特定區域的競爭對手
competitors = google_maps_search(
    query="coffee shops downtown portland",
    limit=50,
    region="US"
)

# 分析近期客戶反饋
recent_reviews = google_maps_reviews(
    query="coffee shops downtown portland",
    reviews_limit=100,
    sort="newest"
)

🚀 運行服務器

開發與測試

# FastMCP 檢查器 - 基於 Web 的測試儀表板
fastmcp dev outscraper_mcp/server.py

# 然後在瀏覽器中打開：http://127.0.0.1:6274
# 對谷歌地圖工具進行交互式測試，實時獲取響應

標準輸入輸出傳輸（默認）

# 通過 PyPI 安裝
outscraper-mcp

# 通過 uv
uv run python -m outscraper_mcp

# 通過手動安裝
python -m outscraper_mcp

HTTP 傳輸

from outscraper_mcp import mcp

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=8000)

🔄 與 MCP 客戶端集成

本服務器與以下 MCP 客戶端兼容：

• Claude Desktop
• Cursor AI
• Raycast
• 帶有 MCP 擴展的 VS Code
• 自定義 MCP 客戶端

📊 速率限制與定價

• 查看 Outscraper 定價 瞭解當前費率。
• API 密鑰的使用按請求進行跟蹤。
• 對於頻繁訪問的數據，考慮實現緩存。

🐛 故障排除

常見問題

1. 導入錯誤：確保已正確安裝軟件包。

   pip install --upgrade outscraper-mcp
   

2. API 密鑰錯誤：驗證 API 密鑰是否正確設置。

   echo $OUTSCRAPER_API_KEY
   

3. 無結果：檢查查詢參數是否有效。
4. 速率限制：如有需要，在請求之間實現延遲。

啟用調試日誌

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

🤝 貢獻代碼

1. 分叉倉庫。
2. 創建功能分支。
3. 進行更改。
4. 添加測試。
5. 提交拉取請求。

📄 許可證

本軟件採用實驗性軟件許可證，詳情請參閱 LICENSE 文件。

注意：本軟件為實驗性軟件，可免費用於所有用途。由 Jay Ozer 創建。

🔗 鏈接

• Outscraper API 文檔
• FastMCP 文檔
• 模型上下文協議
• Smithery 註冊表

使用 Blu Goldens 構建