Fetchserp MCP Server Node

🚀 FetchSERP MCP 服務器

FetchSERP MCP 服務器是一個基於模型上下文協議（MCP）的服務器，它將 FetchSERP API 開放出來，可用於 SEO、搜索引擎結果頁面（SERP）分析、網頁抓取以及關鍵詞研究等領域。

✨ 主要特性

此 MCP 服務器可訪問所有 FetchSERP API 端點，涵蓋以下功能：

SEO 與分析

• 域名分析：獲取反向鏈接、域名信息（包括 DNS、WHOIS、SSL 和技術棧）。
• 關鍵詞研究：提供搜索量、關鍵詞建議以及長尾關鍵詞生成服務。
• SEO 分析：對網頁進行全面的 SEO 分析。
• AI 分析：藉助 AI 技術，依據自定義提示對網頁進行分析。
• Moz 集成：獲取域名權威度和 Moz 指標。

SERP 與搜索

• 搜索結果：從 Google、Bing、Yahoo、DuckDuckGo 等搜索引擎獲取 SERP 結果。
• AI 概述：通過 JavaScript 渲染獲取 Google 的 AI 概述。
• 增強結果：獲取包含 HTML 或文本內容的 SERP 結果。
• 排名檢查：查看特定關鍵詞下域名的排名情況。
• 索引檢查：驗證頁面是否被搜索引擎索引。

網頁抓取

• 基礎抓取：無需 JavaScript 即可抓取網頁。
• JS 抓取：在頁面上執行自定義 JavaScript 代碼。
• 代理抓取：使用特定國家的代理進行網頁抓取。
• 域名抓取：從一個域名抓取多個頁面。

用戶管理

• 賬戶信息：查看 API 信用額度和用戶信息。

📦 安裝指南

無需安裝！ 此 MCP 服務器可直接通過 npx 從 GitHub 運行。

獲取 FetchSERP API 令牌：訪問 https://www.fetchserp.com 進行註冊，即可獲取 API 令牌。新用戶可獲得 250 個免費信用額度，開啟使用之旅！

💻 使用示例

傳輸模式

此 MCP 服務器支持兩種傳輸模式：

npx 模式（選項 1）：

• ✅ 無需安裝
• ✅ 始終從 GitHub 獲取最新版本
• ✅ 適合個人用戶
• ✅ 可與 Claude Desktop 本地運行

HTTP 模式（選項 2）：

• ✅ 支持遠程部署
• ✅ 允許多個客戶端連接
• ✅ 更適合企業/團隊環境
• ✅ 便於集中式服務器管理
• ✅ 支持單 API 密鑰認證（FetchSERP 令牌）
• ✅ 具備可擴展架構

配置

選項 1：使用 npx（本地/遠程 GitHub） 將此服務器添加到 MCP 客戶端配置中。例如，在使用 GitHub 註冊表的 Claude Desktop 中：

{
  "mcpServers": {
    "fetchserp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "github:fetchSERP/fetchserp-mcp-server-node"
      ],
      "env": {
        "FETCHSERP_API_TOKEN": "your_fetchserp_api_token_here"
      }
    }
  }
}

或者使用 npm 註冊表：

{
  "mcpServers": {
    "fetchserp": {
      "command": "npx",
      "args": ["fetchserp-mcp-server"],
      "env": {
        "FETCHSERP_API_TOKEN": "your_fetchserp_api_token_here"
      }
    }
  }
}

選項 2：Claude API 與 MCP 服務器 若要通過 Claude 的 API 以編程方式使用已部署的 MCP 服務器：

const claudeRequest = {
  model: "claude-sonnet-4-20250514",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user", 
      content: question
    }
  ],
  // MCP 服務器配置
  mcp_servers: [
    {
      type: "url",
      url: "https://mcp.fetchserp.com/sse",
      name: "fetchserp",
      authorization_token: FETCHSERP_API_TOKEN,
      tool_configuration: {
        enabled: true
      }
    }
  ]
};

const response = await httpRequest('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'x-api-key': CLAUDE_API_KEY,
    'anthropic-version': '2023-06-01',
    'anthropic-beta': 'mcp-client-2025-04-04',
    'content-type': 'application/json'
  }
}, JSON.stringify(claudeRequest));

選項 3：OpenAI API 與 MCP 服務器 若要通過 OpenAI 的 API 以編程方式使用已部署的 MCP 服務器：

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const res = await openai.responses.create({
  model: "gpt-4.1",
  tools: [
    {
      type: "mcp",
      server_label: "fetchserp",
      server_url: "https://mcp.fetchserp.com/sse",
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${FETCHSERP_API_TOKEN}`
      }
    }
  ],
  input: question
});

console.log(res.choices[0].message);

選項 4：Docker 使用來自 GitHub 容器註冊表的預構建 Docker 鏡像進行容器化部署：

{
  "mcpServers": {
    "fetchserp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "FETCHSERP_API_TOKEN",
        "ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest"
      ],
      "env": {
        "FETCHSERP_API_TOKEN": "your_fetchserp_api_token_here"
      }
    }
  }
}

Docker 特性：

• ✅ 支持容器化部署
• ✅ 具備跨平臺兼容性（ARM64 和 AMD64）
• ✅ 提供隔離環境
• ✅ 便於擴展和部署
• ✅ 支持從 GitHub 自動構建

手動使用 Docker：

# 拉取最新鏡像
docker pull ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest

# 使用環境變量運行
docker run -i --rm \
  -e FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here" \
  ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest

# 或者在端口 8000 上以 HTTP 模式運行
docker run -p 8000:8000 \
  -e FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here" \
  -e MCP_HTTP_MODE=true \
  ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest

📚 詳細文檔

可用工具

域名與 SEO 分析

get_backlinks

獲取域名的反向鏈接

• domain（必填）：目標域名
• search_engine：google、bing、yahoo、duckduckgo（默認：google）
• country：國家代碼（默認：us）
• pages_number：搜索頁數，範圍 1 - 30（默認：15）

get_domain_info

獲取全面的域名信息

• domain（必填）：目標域名

get_domain_emails

從域名中提取電子郵件

• domain（必填）：目標域名
• search_engine：搜索引擎（默認：google）
• country：國家代碼（默認：us）
• pages_number：搜索頁數，範圍 1 - 30（默認：1）

get_playwright_mcp

通過 Playwright MCP 服務器使用 GPT - 4.1 遠程控制瀏覽器

• prompt（必填）：用於遠程控制瀏覽器的提示信息

此端點通過 Playwright MCP 服務器使用 GPT - 4.1 遠程控制瀏覽器。

get_webpage_seo_analysis

對網頁進行全面的 SEO 分析

• url（必填）：要分析的 URL

get_webpage_ai_analysis

基於 AI 技術對網頁進行分析

• url（必填）：要分析的 URL
• prompt（必填）：分析提示信息

get_moz_analysis

獲取 Moz 域名權威度和指標

• domain（必填）：目標域名

關鍵詞研究

get_keywords_search_volume

獲取關鍵詞的搜索量

• keywords（必填）：關鍵詞數組
• country：國家代碼

get_keywords_suggestions

獲取關鍵詞建議

• url：要分析的 URL（如果提供了關鍵詞，則可選）
• keywords：種子關鍵詞數組（如果提供了 URL，則可選）
• country：國家代碼

get_long_tail_keywords

生成長尾關鍵詞

• keyword（必填）：種子關鍵詞
• search_intent：信息性、商業性、交易性、導航性（默認：信息性）
• count：生成數量，範圍 1 - 500（默認：10）

SERP 與搜索

get_serp_results

獲取搜索引擎結果

• query（必填）：搜索查詢
• search_engine：google、bing、yahoo、duckduckgo（默認：google）
• country：國家代碼（默認：us）
• pages_number：搜索頁數，範圍 1 - 30（默認：1）

get_serp_html

獲取包含 HTML 內容的 SERP 結果

• 參數與 get_serp_results 相同

get_serp_text

獲取包含文本內容的 SERP 結果

• 參數與 get_serp_results 相同

get_serp_ai_mode

獲取帶有 AI 概述和 AI 模式響應的 SERP 結果

• query（必填）：搜索查詢
• country：國家代碼（默認：us）

返回查詢的 AI 概述和 AI 模式響應。雖然不如兩步流程可靠，但可在 30 秒內返回結果。

check_page_indexation

檢查域名是否針對某個關鍵詞被索引

• domain（必填）：目標域名
• keyword（必填）：搜索關鍵詞

get_domain_ranking

獲取域名在某個關鍵詞下的排名

• keyword（必填）：搜索關鍵詞
• domain（必填）：目標域名
• search_engine：搜索引擎（默認：google）
• country：國家代碼（默認：us）
• pages_number：搜索頁數，範圍 1 - 30（默認：10）

網頁抓取

scrape_webpage

無需 JavaScript 即可抓取網頁

• url（必填）：要抓取的 URL

scrape_domain

從域名中抓取多個頁面

• domain（必填）：目標域名
• max_pages：最大抓取頁數，最多 200（默認：10）

scrape_webpage_js

使用自定義 JavaScript 代碼抓取網頁

• url（必填）：要抓取的 URL
• js_script（必填）：要執行的 JavaScript 代碼

scrape_webpage_js_proxy

使用 JavaScript 和代理抓取網頁

• url（必填）：要抓取的 URL
• country（必填）：代理國家
• js_script（必填）：要執行的 JavaScript 代碼

用戶管理

get_user_info

獲取用戶信息和 API 信用額度

• 無需參數

API 令牌

使用此服務器需要 FetchSERP API 令牌。

獲取 API 令牌的步驟：

1. 訪問 https://www.fetchserp.com 進行註冊。
2. 新用戶將自動獲得 250 個免費信用額度，開啟使用之旅。
3. 您的 API 令牌將在您的儀表盤上顯示。

將令牌設置為環境變量：

export FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here"

錯誤處理

服務器具備全面的錯誤處理機制：

• 驗證 API 令牌是否缺失
• 處理 API 響應錯誤
• 進行輸入驗證
• 提供正確的 MCP 錯誤響應

Docker 部署

docker build --platform=linux/amd64 -t olivier86/fetchserp-mcp-server-node:latest --push .
docker build --platform=linux/amd64 -t ghcr.io/fetchserp/mcp-server-node:latest --push .

docker run -p 8000:8000 olivier86/fetchserp-mcp-server-node:latest

啟動隧道

nohup ngrok http 8000 --domain guinea-dominant-jolly.ngrok-free.app > /var/log/ngrok.log 2>&1 &

npm login
npm publish --access public