Fetchserp MCP Server Node

🚀 FetchSERP MCP 服务器

FetchSERP MCP 服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，它将 FetchSERP API 开放出来，可用于 SEO、搜索引擎结果页面（SERP）分析、网页抓取以及关键词研究等领域。

✨ 主要特性

此 MCP 服务器可访问所有 FetchSERP API 端点，涵盖以下功能：

SEO 与分析

• 域名分析：获取反向链接、域名信息（包括 DNS、WHOIS、SSL 和技术栈）。
• 关键词研究：提供搜索量、关键词建议以及长尾关键词生成服务。
• SEO 分析：对网页进行全面的 SEO 分析。
• AI 分析：借助 AI 技术，依据自定义提示对网页进行分析。
• Moz 集成：获取域名权威度和 Moz 指标。

SERP 与搜索

• 搜索结果：从 Google、Bing、Yahoo、DuckDuckGo 等搜索引擎获取 SERP 结果。
• AI 概述：通过 JavaScript 渲染获取 Google 的 AI 概述。
• 增强结果：获取包含 HTML 或文本内容的 SERP 结果。
• 排名检查：查看特定关键词下域名的排名情况。
• 索引检查：验证页面是否被搜索引擎索引。

网页抓取

• 基础抓取：无需 JavaScript 即可抓取网页。
• JS 抓取：在页面上执行自定义 JavaScript 代码。
• 代理抓取：使用特定国家的代理进行网页抓取。
• 域名抓取：从一个域名抓取多个页面。

用户管理

• 账户信息：查看 API 信用额度和用户信息。

📦 安装指南

无需安装！ 此 MCP 服务器可直接通过 npx 从 GitHub 运行。

获取 FetchSERP API 令牌：访问 https://www.fetchserp.com 进行注册，即可获取 API 令牌。新用户可获得 250 个免费信用额度，开启使用之旅！

💻 使用示例

传输模式

此 MCP 服务器支持两种传输模式：

npx 模式（选项 1）：

• ✅ 无需安装
• ✅ 始终从 GitHub 获取最新版本
• ✅ 适合个人用户
• ✅ 可与 Claude Desktop 本地运行

HTTP 模式（选项 2）：

• ✅ 支持远程部署
• ✅ 允许多个客户端连接
• ✅ 更适合企业/团队环境
• ✅ 便于集中式服务器管理
• ✅ 支持单 API 密钥认证（FetchSERP 令牌）
• ✅ 具备可扩展架构

配置

选项 1：使用 npx（本地/远程 GitHub） 将此服务器添加到 MCP 客户端配置中。例如，在使用 GitHub 注册表的 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 注册表：

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

选项 2：Claude API 与 MCP 服务器 若要通过 Claude 的 API 以编程方式使用已部署的 MCP 服务器：

const claudeRequest = {
  model: "claude-sonnet-4-20250514",
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    {
      role: "user", 
      content: question
    }
  ],
  // MCP 服务器配置
  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));

选项 3：OpenAI API 与 MCP 服务器 若要通过 OpenAI 的 API 以编程方式使用已部署的 MCP 服务器：

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);

选项 4：Docker 使用来自 GitHub 容器注册表的预构建 Docker 镜像进行容器化部署：

{
  "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
• ✅ 具备跨平台兼容性（ARM64 和 AMD64）
• ✅ 提供隔离环境
• ✅ 便于扩展和部署
• ✅ 支持从 GitHub 自动构建

手动使用 Docker：

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

# 使用环境变量运行
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 模式运行
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

📚 详细文档

可用工具

域名与 SEO 分析

get_backlinks

获取域名的反向链接

• domain（必填）：目标域名
• search_engine：google、bing、yahoo、duckduckgo（默认：google）
• country：国家代码（默认：us）
• pages_number：搜索页数，范围 1 - 30（默认：15）

get_domain_info

获取全面的域名信息

• domain（必填）：目标域名

get_domain_emails

从域名中提取电子邮件

• domain（必填）：目标域名
• search_engine：搜索引擎（默认：google）
• country：国家代码（默认：us）
• pages_number：搜索页数，范围 1 - 30（默认：1）

get_playwright_mcp

通过 Playwright MCP 服务器使用 GPT - 4.1 远程控制浏览器

• prompt（必填）：用于远程控制浏览器的提示信息

此端点通过 Playwright MCP 服务器使用 GPT - 4.1 远程控制浏览器。

get_webpage_seo_analysis

对网页进行全面的 SEO 分析

• url（必填）：要分析的 URL

get_webpage_ai_analysis

基于 AI 技术对网页进行分析

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

get_moz_analysis

获取 Moz 域名权威度和指标

• domain（必填）：目标域名

关键词研究

get_keywords_search_volume

获取关键词的搜索量

• keywords（必填）：关键词数组
• country：国家代码

get_keywords_suggestions

获取关键词建议

• url：要分析的 URL（如果提供了关键词，则可选）
• keywords：种子关键词数组（如果提供了 URL，则可选）
• country：国家代码

get_long_tail_keywords

生成长尾关键词

• keyword（必填）：种子关键词
• search_intent：信息性、商业性、交易性、导航性（默认：信息性）
• count：生成数量，范围 1 - 500（默认：10）

SERP 与搜索

get_serp_results

获取搜索引擎结果

• query（必填）：搜索查询
• search_engine：google、bing、yahoo、duckduckgo（默认：google）
• country：国家代码（默认：us）
• pages_number：搜索页数，范围 1 - 30（默认：1）

get_serp_html

获取包含 HTML 内容的 SERP 结果

• 参数与 get_serp_results 相同

get_serp_text

获取包含文本内容的 SERP 结果

• 参数与 get_serp_results 相同

get_serp_ai_mode

获取带有 AI 概述和 AI 模式响应的 SERP 结果

• query（必填）：搜索查询
• country：国家代码（默认：us）

返回查询的 AI 概述和 AI 模式响应。虽然不如两步流程可靠，但可在 30 秒内返回结果。

check_page_indexation

检查域名是否针对某个关键词被索引

• domain（必填）：目标域名
• keyword（必填）：搜索关键词

get_domain_ranking

获取域名在某个关键词下的排名

• keyword（必填）：搜索关键词
• domain（必填）：目标域名
• search_engine：搜索引擎（默认：google）
• country：国家代码（默认：us）
• pages_number：搜索页数，范围 1 - 30（默认：10）

网页抓取

scrape_webpage

无需 JavaScript 即可抓取网页

• url（必填）：要抓取的 URL

scrape_domain

从域名中抓取多个页面

• domain（必填）：目标域名
• max_pages：最大抓取页数，最多 200（默认：10）

scrape_webpage_js

使用自定义 JavaScript 代码抓取网页

• url（必填）：要抓取的 URL
• js_script（必填）：要执行的 JavaScript 代码

scrape_webpage_js_proxy

使用 JavaScript 和代理抓取网页

• url（必填）：要抓取的 URL
• country（必填）：代理国家
• js_script（必填）：要执行的 JavaScript 代码

用户管理

get_user_info

获取用户信息和 API 信用额度

• 无需参数

API 令牌

使用此服务器需要 FetchSERP API 令牌。

获取 API 令牌的步骤：

1. 访问 https://www.fetchserp.com 进行注册。
2. 新用户将自动获得 250 个免费信用额度，开启使用之旅。
3. 您的 API 令牌将在您的仪表盘上显示。

将令牌设置为环境变量：

export FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here"

错误处理

服务器具备全面的错误处理机制：

• 验证 API 令牌是否缺失
• 处理 API 响应错误
• 进行输入验证
• 提供正确的 MCP 错误响应

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

启动隧道

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

npm login
npm publish --access public