Google Search Tool-免费

1- Google 搜索工具

这是一个基于 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。它可作为命令行工具直接使用，或通过 Model Context Protocol (MCP) 服务器为 Claude 等 AI 助手提供实时搜索能力。

1.1- 核心亮点

本地化 SERP API 替代方案：无需依赖付费的搜索引擎结果 API 服务，完全在本地执行搜索操作
先进的反机器人检测绕过技术：
- 智能浏览器指纹管理，模拟真实用户行为
- 自动保存和恢复浏览器状态，减少验证频率
- 无头/有头模式智能切换，遇到验证时自动转为有头模式让用户完成验证
- 多种设备和区域设置随机化，降低被检测风险
原始 HTML 获取：能够获取搜索结果页面的原始 HTML（已移除 CSS 和 JavaScript），用于分析和调试 Google 页面结构变化时的提取策略
网页截图功能：在保存 HTML 内容的同时，自动捕获并保存完整网页截图
MCP 服务器集成：为 Claude 等 AI 助手提供实时搜索能力，无需额外 API 密钥
完全开源免费：所有代码开源，无使用限制，可自由定制和扩展

1.2- 技术特性

使用 TypeScript 开发，提供类型安全和更好的开发体验
基于 Playwright 实现浏览器自动化，支持多种浏览器引擎
支持命令行参数输入搜索关键词
支持作为 MCP 服务器，为 Claude 等 AI 助手提供搜索能力
返回搜索结果的标题、链接和摘要
支持获取搜索结果页面的原始 HTML 用于分析
以 JSON 格式输出结果
支持无头模式和有头模式（调试用）
提供详细的日志输出
健壮的错误处理机制
支持保存和恢复浏览器状态，有效避免反机器人检测

1.3- 安装

# 从源码安装
git clone https://github.com/web-agent-master/google-search.git
cd google-search
# 安装依赖
npm install
# 或使用 yarn
yarn
# 或使用 pnpm
pnpm install

# 编译 TypeScript 代码
npm run build
# 或使用 yarn
yarn build
# 或使用 pnpm
pnpm build

# 将包链接到全局（使用MCP功能必需）
npm link
# 或使用 yarn
yarn link
# 或使用 pnpm
pnpm link

1.3.1- Windows 环境特别说明

在 Windows 环境下，本工具已经做了特殊适配：

提供了 .cmd 文件，确保命令行工具在 Windows 命令提示符和 PowerShell 中正常工作
日志文件存储在系统临时目录，而不是 Unix/Linux 的 /tmp 目录
添加了 Windows 特定的进程信号处理，确保服务器能够正常关闭
使用跨平台的文件路径处理，支持 Windows 的路径分隔符

1.4- 使用方法

1.4.1- 命令行工具

# 直接使用命令行
google-search "搜索关键词"

# 使用命令行选项
google-search --limit 5 --timeout 60000 --no-headless "搜索关键词"


# 或者使用 npx
npx google-search-cli "搜索关键词"

# 开发模式运行
pnpm dev "搜索关键词"

# 调试模式运行（显示浏览器界面）
pnpm debug "搜索关键词"

# 获取搜索结果页面的原始HTML
google-search "搜索关键词" --get-html

# 获取HTML并保存到文件
google-search "搜索关键词" --get-html --save-html

# 获取HTML并保存到指定文件
google-search "搜索关键词" --get-html --save-html --html-output "./输出.html"

1.4.1.1- 命令行选项

-l, --limit <number>: 结果数量限制（默认：10）
-t, --timeout <number>: 超时时间（毫秒，默认：60000）
--no-headless: 显示浏览器界面（调试用）
--remote-debugging-port <number>: 启用远程调试端口（默认：9222）
--state-file <path>: 浏览器状态文件路径（默认：./browser-state.json）
--no-save-state: 不保存浏览器状态
--get-html: 获取搜索结果页面的原始 HTML 而不是解析结果
--save-html: 将 HTML 保存到文件（与 --get-html 一起使用）
--html-output <path>: 指定 HTML 输出文件路径（与 --get-html 和 --save-html 一起使用）
-V, --version: 显示版本号
-h, --help: 显示帮助信息

1.4.1.2- 输出示例

{
  "query": "deepseek",
  "results": [
    {
      "title": "DeepSeek",
      "link": "https://www.deepseek.com/",
      "snippet": "DeepSeek-R1 is now live and open source, rivaling OpenAI's Model o1. Available on web, app, and API. Click for details. Into ..."
    },
    {
      "title": "DeepSeek",
      "link": "https://www.deepseek.com/",
      "snippet": "DeepSeek-R1 is now live and open source, rivaling OpenAI's Model o1. Available on web, app, and API. Click for details. Into ..."
    },
    {
      "title": "deepseek-ai/DeepSeek-V3",
      "link": "https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3",
      "snippet": "We present DeepSeek-V3, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model with 671B total parameters with 37B activated for each token."
    }
    // 更多结果...
  ]
}

1.4.1.3- HTML 输出示例

使用 --get-html 选项时，输出将包含 HTML 内容的相关信息：

{
  "query": "playwright automation",
  "url": "https://www.google.com/",
  "originalHtmlLength": 1291733,
  "cleanedHtmlLength": 456789,
  "htmlPreview": "<!DOCTYPE html><html itemscope=\"\" itemtype=\"http://schema.org/SearchResultsPage\" lang=\"zh-CN\"><head><meta charset=\"UTF-8\"><meta content=\"dark light\" name=\"color-scheme\"><meta content=\"origin\" name=\"referrer\">..."
}

如果同时使用 --save-html 选项，输出中还将包含 HTML 保存的文件路径：

{
  "query": "playwright automation",
  "url": "https://www.google.com/",
  "originalHtmlLength": 1292241,
  "cleanedHtmlLength": 458976,
  "savedPath": "./google-search-html/playwright_automation-2025-04-06T03-30-06-852Z.html",
  "screenshotPath": "./google-search-html/playwright_automation-2025-04-06T03-30-06-852Z.png",
  "htmlPreview": "<!DOCTYPE html><html itemscope=\"\" itemtype=\"http://schema.org/SearchResultsPage\" lang=\"zh-CN\">..."
}

1.4.2- MCP 服务器

本项目提供 Model Context Protocol (MCP) 服务器功能，让 Claude 等 AI 助手直接使用 Google 搜索能力。MCP 是一个开放协议，使 AI 助手能安全访问外部工具和数据。

# 构建项目
pnpm build

1.4.2.1- 与 Claude Desktop 集成

编辑 Claude Desktop 配置文件
- Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  - 通常位于 C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
  - 可以在 Windows 资源管理器地址栏输入 %APPDATA%\Claude 直接访问
添加服务器配置并重启 Claude

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["google-search-mcp"]
    }
  }
}

Windows 环境下，也可以使用以下配置方案：

使用 cmd.exe 与 npx：

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "cmd.exe",
      "args": ["/c", "npx", "google-search-mcp"]
    }
  }
}

使用 node 与完整路径（如果上述方法遇到问题，推荐使用此方法）：

{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/你的路径/google-search/dist/mcp-server.js"]
    }
  }
}

注意：对于第二种方法，你必须将 C:/你的路径/google-search 替换为你实际安装 google-search 包的完整路径。

集成后，可在 Claude 中直接使用搜索功能，如 " 搜索最新的 AI 研究 "。

1.5- 项目结构

google-search/
├── package.json          # 项目配置和依赖
├── tsconfig.json         # TypeScript 配置
├── src/
│   ├── index.ts          # 入口文件（命令行解析和主逻辑）
│   ├── search.ts         # 搜索功能实现（Playwright 浏览器自动化）
│   ├── mcp-server.ts     # MCP 服务器实现
│   └── types.ts          # 类型定义（接口和类型声明）
├── dist/                 # 编译后的 JavaScript 文件
├── bin/                  # 可执行文件
│   └── google-search     # 命令行入口脚本
├── README.md             # 项目说明文档
└── .gitignore            # Git 忽略文件

1.6- 技术栈

TypeScript: 开发语言，提供类型安全和更好的开发体验
Node.js: 运行环境，用于执行 JavaScript/TypeScript 代码
Playwright: 用于浏览器自动化，支持多种浏览器
Commander: 用于解析命令行参数和生成帮助信息
Model Context Protocol (MCP): 用于与 AI 助手集成的开放协议
MCP SDK: 用于实现 MCP 服务器的开发工具包
Zod: 用于验证和类型安全的 Schema 定义库
pnpm: 高效的包管理工具，节省磁盘空间和安装时间

1.7- 开发指南

所有命令都可以在项目根目录下运行：

# 安装依赖
pnpm install

# 安装 Playwright 浏览器
pnpm run postinstall

# 编译 TypeScript 代码
pnpm build

# 清理编译输出
pnpm clean

1.7.1- CLI 开发

# 开发模式运行
pnpm dev "搜索关键词"

# 调试模式运行（显示浏览器界面）
pnpm debug "搜索关键词"

# 运行编译后的代码
pnpm start "搜索关键词"

# 测试搜索功能
pnpm test

1.7.2- MCP 服务器开发

# 开发模式运行 MCP 服务器
pnpm mcp

# 运行编译后的 MCP 服务器
pnpm mcp:build

1.8- 错误处理

工具内置了健壮的错误处理机制：

浏览器启动失败时提供友好的错误信息
网络连接问题时自动返回错误状态
搜索结果解析失败时提供详细日志
超时情况下优雅退出并返回有用信息

1.9- 注意事项

1.9.1- 通用注意事项

本工具仅用于学习和研究目的
请遵守 Google 的使用条款和政策
不要过于频繁地发送请求，以避免被 Google 封锁
某些地区可能需要使用代理才能访问 Google
Playwright 需要安装浏览器，首次使用时会自动下载

1.9.2- 状态文件

状态文件包含浏览器 cookies 和存储数据，请妥善保管
使用状态文件可以有效避免 Google 的反机器人检测，提高搜索成功率

1.9.3- MCP 服务器

MCP 服务器需要 Node.js v16 或更高版本
使用 MCP 服务器时，请确保 Claude Desktop 已更新到最新版本
配置 Claude Desktop 时，请使用绝对路径指向 MCP 服务器文件

1.9.4- Windows 环境特别注意事项

在 Windows 环境下，首次运行可能需要管理员权限安装 Playwright 浏览器
如果遇到权限问题，可以尝试以管理员身份运行命令提示符或 PowerShell
Windows 防火墙可能会阻止 Playwright 浏览器的网络连接，请在提示时允许访问
浏览器状态文件默认保存在用户主目录下的 .google-search-browser-state.json
日志文件保存在系统临时目录下的 google-search-logs 文件夹中

1.10- 与商业 SERP API 的对比

与付费的搜索引擎结果 API 服务（如 SerpAPI）相比，本项目提供了以下优势：

完全免费：无需支付 API 调用费用
本地执行：所有搜索在本地执行，无需依赖第三方服务
隐私保护：搜索查询不会被第三方记录
可定制性：完全开源，可根据需要修改和扩展功能
无使用限制：不受 API 调用次数或频率限制
MCP 集成：原生支持与 Claude 等 AI 助手集成

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