Google-Search-MCP-Server für Claude Desktop, Cursor und andere MCP-Clients

Was macht der Server?

Er stellt ein Tool bereit, google_search, über das Model Context Protocol. Wenn das Modell es aufruft, sendet der Server eine Anfrage an https://serpcrypto.com/api/v1/search und wandelt das JSON dann in kurzen reinen Text um: die AI Overview, falls Google eine angezeigt hat, und die Top-Ergebnisse mit Titel, Link und Snippet.

Kurzer Text ist wichtig. Eine vollständige Ergebnisseite in JSON ist lang, und jedes Zeichen, das an das Modell zurückgeht, verbraucht Kontext. Der Server behält bis zu zehn Ergebnisse und kürzt die Overview bei 800 Zeichen; ändern Sie diese Limits im Code, wenn Ihr Client mehr Platz hat.

Dies ist Copy-Paste-Code, kein veröffentlichtes Paket: Es gibt kein offizielles SerpCrypto MCP-Paket zum Installieren. Die Datei gehört Ihnen, und Sie können Tools hinzufügen, zum Beispiel eines für engine=google_news.

"""serpcrypto_mcp.py: an MCP server that gives AI clients a Google search tool.

Install once:  pip install "mcp[cli]" httpx
Run by your MCP client over stdio; the API key comes from the environment.
"""
import os

import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

API_URL = "https://serpcrypto.com/api/v1/search"
mcp = FastMCP("serpcrypto-search")


@mcp.tool()
async def google_search(query: str, gl: str = "us", hl: str = "en", num_results: int = 5) -> str:
    """Search Google and return the top results (title, link, snippet) and the AI Overview text if any.

    gl is a two-letter country code (us, gb, de...), hl a language code (en, de, pt-BR...).
    Each call uses one SerpCrypto search credit.
    """
    headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["SERPCRYPTO_API_KEY"]}
    params = {"q": query, "gl": gl, "hl": hl}
    async with httpx.AsyncClient(timeout=90) as client:
        r = await client.get(API_URL, params=params, headers=headers)
    if r.status_code != 200:
        return f"Search failed with HTTP {r.status_code}: {r.text[:300]}"
    data = r.json()
    lines = []
    overview = data.get("ai_overview") or {}
    if overview.get("text"):
        lines.append("AI Overview: " + overview["text"][:800])
    for item in data.get("organic_results", [])[: max(1, min(num_results, 10))]:
        lines.append(f"{item['position']}. {item['title']}\n{item['link']}\n{item.get('snippet', '')}")
    return "\n\n".join(lines) or "No results."


if __name__ == "__main__":
    mcp.run()  # stdio transport

Warum heißt das Tool google_search und nicht web_search?

Mehrere Clients liefern bereits ein Tool namens web_search mit, das ihren eigenen Anbieter nutzt. Ein eigener Name vermeidet einen Konflikt und sagt dem Modell, was es bekommt: Google-Ergebnisse für ein Land und eine Sprache, die es wählt. Der Docstring ist die Beschreibung, die das Modell liest, daher nennt er die Parameter und die Kosten eines Aufrufs.

Wie füge ich es zu Claude Desktop hinzu?

Öffnen Sie die Konfigurationsdatei claude_desktop_config.json: unter macOS liegt sie in ~/Library/Application Support/Claude/, unter Windows in %APPDATA%\Claude\. Fügen Sie den Server unter mcpServers hinzu, mit dem absoluten Pfad zum Skript und Ihrem Schlüssel in env, und starten Sie dann Claude Desktop neu.

Wenn python nicht im Pfad liegt, den Claude Desktop sieht, verwenden Sie den vollständigen Pfad zum Interpreter, zum Beispiel den in Ihrer virtuellen Umgebung.

{
  "mcpServers": {
    "serpcrypto-search": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/serpcrypto_mcp.py"],
      "env": {
        "SERPCRYPTO_API_KEY": "paste-your-key-here"
      }
    }
  }
}

Wie füge ich es zu Claude Code und Cursor hinzu?

In Claude Code registrieren Sie ihn von einem Terminal aus mit claude mcp add; -e setzt die Umgebungsvariable und alles nach -- ist der auszuführende Befehl. In Cursor legen Sie denselben mcpServers-Block wie oben in ~/.cursor/mcp.json für jedes Projekt ab oder in .cursor/mcp.json innerhalb eines Projekts.

Andere MCP-Clients, die stdio-Server starten, brauchen dieselben drei Dinge: einen Befehl, seine Argumente und Umgebungsvariablen. Die OpenClaw-Seite zeigt die Befehle für OpenClaw.

claude mcp add serpcrypto-search \
  -e SERPCRYPTO_API_KEY=paste-your-key-here \
  -- python /absolute/path/to/serpcrypto_mcp.py

Wie halte ich den API-Schlüssel sicher?

Bewahren Sie ihn im env-Block der Client-Konfiguration oder in Ihrem Shell-Profil auf, niemals in serpcrypto_mcp.py. So kann das Skript ohne den Schlüssel geteilt oder committet werden. Wenn ein Schlüssel leakt, widerrufen Sie ihn im Dashboard und erstellen Sie einen neuen: API-Schlüssel, die Sie jederzeit in Ihrem Dashboard erstellen und widerrufen können.

Geben Sie dem MCP-Server einen eigenen Schlüssel. Die Nutzung pro Schlüssel zeigt dann, wie viele Suchanfragen der Assistent stellt, getrennt von Ihren Skripten.

Wie viele Credits verbraucht ein Assistent?

Einen pro erfolgreichem Tool-Aufruf. Ein Chat, in dem das Modell dreimal sucht, kostet drei Credits. Beim 25.000 Suchanfragen-Pack zu 18,75 $ sind das Tausende unterstützte Fragen, und Vorausbezahlte Such-Credits verfallen nie: ungenutzte Suchen bleiben auf Ihrem Konto, bis Sie sie verwenden.

Um die Nutzung zu begrenzen, senken Sie num_results (das ändert den Preis nicht, kürzt aber die Antworten) und weisen Sie das Modell in Ihren Anweisungen an, nur zu suchen, wenn es frische Fakten braucht.