Google AI Search MCP — MCP-сервер Claude Code: поиск и установка
MCP-сервер добавляет агенту веб-поиск Google AI и разбор официальной документации. Нужен для актуальных ответов по коду и архитектуре.
claude mcp add --env AI_PROVIDER=<AI_PROVIDER> --env GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<GOOGLE_CLOUD_PROJECT> --env GOOGLE_CLOUD_LOCATION=<GOOGLE_CLOUD_LOCATION> --env GEMINI_API_KEY=<GEMINI_API_KEY> --transport stdio google-ai-search-mcp -- npx -y google-ai-search-mcpЧто делает Google AI Search MCP
Google AI Search MCP подключает к MCP-клиенту инструменты на базе Vertex AI или Gemini API. Сервер ищет актуальную информацию в интернете, объясняет темы по официальной документации, извлекает фрагменты кода и формирует рекомендации по структуре проекта.
В наборе есть анализ кода с цитатами и уровнями серьёзности, сравнение технологий и подбор архитектурных вариантов. Провайдер, модель, температуру, потоковую выдачу, лимит токенов и повторы можно задавать через переменные окружения. Сравнения и советы по архитектуре нужно сверять с первоисточниками.
Для запуска нужны Node.js v18+, Bun и настройка одного из провайдеров. Для Vertex AI потребуются Google Cloud Project с включённым биллингом, Vertex AI API и аутентификация; для Gemini нужен GEMINI_API_KEY. Без настроенного провайдера сервер не сможет обратиться к модели.
Какие задачи решает
- найти актуальный ответ по библиотеке через веб-поиск
- объяснить тему по официальной документации
- получить кодовый фрагмент для нужной версии
- сравнить технологии по заданным критериям
- проверить код against документацию
Примеры запросов агенту
- Найди актуальный способ настроить аутентификацию в этой библиотеке через
answer_query_websearch. - Объясни ошибку в этом фрагменте по официальной документации с помощью
explain_topic_with_docs. - Сравни
technology-aиtechnology-bпо стоимости и ограничениям черезtechnical_comparison.
Как установить Google AI Search MCP
Командой платформы
claude mcp add --env AI_PROVIDER=<AI_PROVIDER> --env GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<GOOGLE_CLOUD_PROJECT> --env GOOGLE_CLOUD_LOCATION=<GOOGLE_CLOUD_LOCATION> --env GEMINI_API_KEY=<GEMINI_API_KEY> --transport stdio google-ai-search-mcp -- npx -y google-ai-search-mcpВместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
codex mcp add google-ai-search-mcp --env AI_PROVIDER=<AI_PROVIDER> --env GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<GOOGLE_CLOUD_PROJECT> --env GOOGLE_CLOUD_LOCATION=<GOOGLE_CLOUD_LOCATION> --env GEMINI_API_KEY=<GEMINI_API_KEY> -- npx -y google-ai-search-mcpВместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"google-ai-search-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"google-ai-search-mcp"
],
"env": {
"AI_PROVIDER": "<AI_PROVIDER>",
"GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "<GOOGLE_CLOUD_PROJECT>",
"GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "<GOOGLE_CLOUD_LOCATION>",
"GEMINI_API_KEY": "<GEMINI_API_KEY>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"servers": {
"google-ai-search-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"google-ai-search-mcp"
],
"env": {
"AI_PROVIDER": "<AI_PROVIDER>",
"GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "<GOOGLE_CLOUD_PROJECT>",
"GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "<GOOGLE_CLOUD_LOCATION>",
"GEMINI_API_KEY": "<GEMINI_API_KEY>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
gemini mcp add -e AI_PROVIDER=<AI_PROVIDER> -e GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<GOOGLE_CLOUD_PROJECT> -e GOOGLE_CLOUD_LOCATION=<GOOGLE_CLOUD_LOCATION> -e GEMINI_API_KEY=<GEMINI_API_KEY> google-ai-search-mcp npx -y google-ai-search-mcpВместо <…> подставьте свои значения
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о Google AI Search MCP
Как установить Google AI Search MCP в Claude Code?
Выполните claude mcp add google-ai-search-mcp -e GEMINI_API_KEY=<GEMINI_API_KEY> -- npx -y google-ai-search-mcp.
Что делает Google AI Search MCP?
Он даёт MCP-клиенту инструменты Google AI для веб-поиска, работы с официальной документацией, анализа кода и сравнения технологий.
Что нужно для работы сервера?
Нужно выбрать AI_PROVIDER со значением vertex или gemini. Для Vertex AI требуется GOOGLE_CLOUD_PROJECT и аутентификация Google Cloud, для Gemini — GEMINI_API_KEY.
