semvec/pypi-packages huggingface dataset:
bach-google-search-pse 0.2.5
Google 可编程搜索引擎 MCP 服务器 - 提供关键词搜索、URL内容获取和PDF解析功能
License: MIT
Requires Python: >=3.11
Keywords: mcp, google-search, pse, web-scraping, pdf-parser

# Bach Google Search PSE

Google 可编程搜索引擎 MCP 服务器 - 为 AI 助手提供强大的网页搜索和内容获取能力

## 🌟 功能特性

- 🔍 **关键词搜索**: 通过 Google PSE 进行智能搜索
- 🌐 **网页内容获取**: 提供 URL 链接获取完整网页内容
- 📄 **PDF 解析**: 支持 PDF 链接的内容提取和解析

## 🚀 快速启动（推荐）

### 使用 UVX 一键启动

```bash
uvx bach-google-search-pse
```

### 在 Cursor/Cherry Studio 中配置

```json
{
  "mcpServers": {
    "google-search-pse": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bach-google-search-pse"]
    }
  }
}
```

## 📦 安装方式

### 方式一：直接使用 UVX（推荐）

无需安装，直接运行：

```bash
uvx bach-google-search-pse
```

### 方式二：通过 pip 安装

```bash
pip install bach-google-search-pse
bach-google-search-pse
```

## 🛠️ 可用工具

### 1. getContentBySubject

通过关键词搜索获取相关内容

**参数**：

- `subject` (string): 搜索关键词

### 2. getContentByUrl

通过 URL 获取网页内容

**参数**：

- `url` (string): 网页链接地址

### 3. getContentByPdfUrl

通过 PDF URL 获取 PDF 文档内容

**参数**：

- `pdfUrl` (string): PDF 文件链接地址

## 📚 使用示例

在 AI 助手中使用：

```
"帮我搜索最新的人工智能新闻"
"获取这个网页的内容：https://example.com"
"解析这个 PDF 文件：https://example.com/document.pdf"
```

## 🔗 相关链接

- **PyPI 包地址**: https://pypi.org/project/bach-google-search-pse/
- **GitHub 仓库**: https://github.com/BACH-AI-Tools/GoogleSearchPSEMCP
- **问题反馈**: https://github.com/BACH-AI-Tools/GoogleSearchPSEMCP/issues

## 📄 许可证

MIT License

## 👨‍💻 作者

bachstudio
bach-baidu-maps 1.0.2
MCP Server Baidu Maps Enhanced - HTTP call Baidu Map API for MCP
License: MIT
Requires Python: >=3.11
Keywords: mcp, map, baidu, baidu-maps, fastmcp, http

## Baidu Map MCP Server (Python)

### 🚀 快速启动（推荐）

#### 使用 UVX 一键启动

```bash
uvx bach-baidu-maps
```

#### 在 Cursor/Cherry Studio 中配置

```json
{
  "mcpServers": {
    "baidu-maps": {
      "command": "uvx",
      "args": ["bach-baidu-maps"],
      "env": {
        "BAIDU_MAPS_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
```

**包地址**: https://pypi.org/project/bach-baidu-maps/

---

### 传统方式：搭建 Python 虚拟环境

我们推荐通过`uv`构建虚拟环境来运行 MCP server，关于`uv 你可以在[这里](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/features/)找到一些说明。

按照[官方流程](https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server)，你会安装`Python`包管理工具`uv`。除此之外，你也可以尝试其他方法（如`Anaconda`）来创建你的`Python`虚拟环境。

通过`uv`添加`mcp`依赖

```bash
uv add "mcp[cli]"
```

验证 mcp 依赖是否安装成功，执行如下命令

```bash
uv run mcp
```

当出现下图时代表安装成功

![](../../../img/uv_install_success.png)

通过`uv`安装`python`，最低版本要求为 3.11

```bash
uv python install 3.11
```

### 获取 MCP Server

前往百度地图 MCP Server [开源仓库](https://github.com/rongquanfeng/baidu-maps-mcp/tree/main/src/baidu-map/python)下载

### 配置本地项目

通过`uv`创建一个项目

```bash
uv init mcp_server_baidu_maps
```

将`map.py`拷贝到该目录下，通过如下命令测试 mcp server 是否正常运行

```bash
uv run --with mcp[cli] mcp run {YOUR_PATH}/mcp_server_baidu_maps/map.py
# 如果是mac，需要加转义符
uv run --with mcp\[cli\] mcp run {YOUR_PATH}/mcp_server_baidu_maps/map.py
```

如果没有报错则 MCP Server 启动成功

### 在 Cursor 中使用

打开`Cursor`配置，在 MCP 中添加 MCP Server

![](../../../img/cursor_setting.png)

在文件中添加如下内容后保存

```json
{
  "mcpServers": {
    "baidu-map": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "{YOUR_PATH}/mcp_server_baidu_maps/map.py"
      ],
      "env": {
        "BAIDU_MAPS_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
```

回到配置，此时百度 MCP Server 已经启用

![](../../../img/cursor_run_mcp_success.png)

### 测试

行程规划：

![](../../../img/cursor_test_1.png)

![](../../../img/cursor_test_2.png)