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利用MCP协议增强AI助手Cherry Studio的联网搜索能力,探索Google Search Tool工具的安装与应用。 核心内容: 1. MCP协议及其在AI助手中的应用 2. Google Search Tool工具的功能与优势 3. Windows环境下Google Search Tool的安装步骤
最近 MCP 很火,火到 OpenAI 都已经宣布要支持了。老苏也抽空玩了一下,先后用过 Cline、HyperChat 、DeepChat、Cherry Studio 这些 AI 助手。从使用体验上看, Cline 最好,HyperChat 次之。
Cherry Studio 现在在 MCP 上还差点意思,但进步挺快的。加上 Cherry Studio 丰富的功能,所以还是作为主力工具在使用。
Cherry Studio 本身已经支持联网搜索功能,但都需要 API Key,像 tavily 就有 1000 次/月的限制。所以老苏打算用 MCP 来增强 Cherry Studio 的联网搜索能力,经过一番搜索,老苏找到了 Google Search Tool 这个项目。
在开始前,有必做个简单的介绍
什么是 MCP ?
MCP是一种开放协议,它标准化了应用程序向LLM提供上下文的方式。可以将MCP视为AI应用程序的USB-C端口。正如USB-C提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样,MCP提供了一种将AI模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。
MCP 支持两种类型,目前似乎主要以 STDIO 为主
SSE(服务器发送事件):在远程服务器运行,配置简单,但无法访问本地资源;STDIO(标准输入/输出):在本地运行,可访问本机文件和应用程序,但需要配置Python 和 Node.js 环境;什么是 Google Search Tool ?
Google Search Tool是基于Playwright的Node.js工具,能够绕过搜索引擎的反爬虫机制,执行
API 服务,完全在本地执行搜索操作Claude 等 AI 助手提供实时搜索能力,无需额外 API 密钥虽然有很多优势,但因为使用 Google 搜索,所以需要自己解决网络问题
下面以 Windows 环境为例,简单介绍安装流程
因为 Google Search Tool 是 Node.js 开发的工具,所以首先需要在本机上安装 Node.js 环境
在 https://nodejs.org/zh-cn 下载 LTS版本
安装完成后,需要在 CMD 下进行验证
# 检查 Node.js 的版本号
node --version
# 检查 npm 的版本
npm --version
Google Search Tool 支持 npx 和 node 两种安装方式,老苏尝试了 npx 安装,但是显示了错误
添加服务器失败:Error invoking remote method 'mcp:add-server':McpError: MCP error -32080:Connection closed
所以只能采用源码安装方式。先要安装 git,下载地址: https://git-scm.com/downloads,选择对应的平台
安装完成后,可以在 CMD 下进行验证
如果没问题的话,就继续可以依次执行下面的命令,完成对源代码的编译
# 从源码安装
git clone https://github.com/web-agent-master/google-search.git
# 通过代理
git clone https://gh-proxy.com/github.com/web-agent-master/google-search.git
# 进入目录
cd google-search
# 安装依赖
npm install
# 编译 TypeScript 代码
npm run build
编译完成后,需要找到 mcp-server.js 所在的完整路径,后面设置时会用到
老苏的是 C:\Users\Administrator\Downloads\mcp\google-search\dist\src\mcp-server.js,在 windows 上写入配置时,要将 \ 改为 /,所以最终的完整路径是 : C:/Users/Administrator/Downloads/mcp/google-search/dist/src/mcp-server.js
在 Cherry Studio 中找到 MCP 服务器,添加 MCP服务器有两种方式
更简单的方式是直接编辑 json 文件
{
"mcpServers": {
"google-search": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "node", "C:/Users/Administrator/Downloads/mcp/google-search/dist/src/mcp-server.js"]
}
}
}
具体到 Cherry Studio 还要增加 description 和 isActive
"google-search": {
"description": "基于 Playwright 的 Node.js 工具,能够绕过搜索引擎的反爬虫机制,执行 Google 搜索并提取结果。",
"isActive": true,
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"node",
"C:/Users/Administrator/Downloads/mcp/google-search/dist/src/mcp-server.js"
]
}
如果是 Cline 增需要增加 autoApprove 和 disabled
{
"mcpServers": {
"google-search": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"node",
"C:/Users/Administrator/Downloads/mcp/google-search/dist/src/mcp-server.js"
],
"disabled": false,
"autoApprove": [
"google-search"
]
}
}
}
在 Cherry Studio 中,似乎对模型有要求,查了些资料,有说法是需要大语言模型支持函数调用,但老苏觉得不准确
HyperChat直接限定了必须要支持函数调用的大语言模型才行,但有自己的测试流程
因为老苏测试了代理的 gemini 模型,并不能支持 MCP 调用。老苏不确定是不是 Cherry Studio 的原因
提问前,别忘了启用
MCP服务器
同样的问题在 Cline 中是可以的
不仅有结果,也显示了详细的过程
老苏选择了未联网的火山模型,虽然大语言模型没有显示支持函数调用
但是确实首先执行了 google-search
过程没有任何渲染,只是一个 json 体
MCP 确实是好东西,但是 Windows 上环境安装是个大问题,明明老苏已经安装了 uv
但是 Cherry Studio 不仅没检查到,而且使用界面上的安装还总是不成功
而在 HyperChat 中就能检测到 npx 和 uv 的版本
原本只要简单修改 json 配置文件就可以,现在变成了回回都要从源码下载开始,无形中增加了很多工作量,也容易对大部分人产生困扰,毕竟不是人人都像老苏这么有闲爱折腾。
所以从这个角度看,也许 MacOS 和 Linux 比 Windows 更适合运行 MCP 服务,尤其是 Linux,直接运行 Docker 类型的 MCP 服务会更简单
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