Fetchserp Mcp Server Node

Fetchserp Mcp Server Node

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🚀 FetchSERP MCP Server

FetchSERP MCP Server 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它开放了 FetchSERP API，可用于 SEO、SERP 分析、网页抓取和关键词研究。

🚀 快速开始

本 MCP 服务器无需安装，可直接通过 npx 从 GitHub 运行。不过，你需要获取 FetchSERP API 令牌才能使用该服务器。具体步骤如下：

  1. 访问 https://www.fetchserp.com 进行注册。
  2. 新用户将自动获得 250 个免费积分用于启动。
  3. 注册成功后，你的 API 令牌将显示在仪表板中。
  4. 将令牌设置为环境变量：
export FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here"

✨ 主要特性

此 MCP 服务器提供对所有 FetchSERP API 端点的访问，具体功能如下：

SEO 与分析

  • 域名分析：获取反向链接、域名信息（DNS、WHOIS、SSL、技术栈）。
  • 关键词研究：搜索量、关键词建议、长尾关键词生成。
  • SEO 分析：全面的网页 SEO 分析。
  • AI 分析：由 AI 驱动的网页分析，支持自定义提示。
  • Moz 集成：获取域名权威度和 Moz 指标。

SERP 与搜索

  • 搜索结果：从 Google、Bing、Yahoo、DuckDuckGo 获取 SERP 结果。
  • AI 概述：通过 JavaScript 渲染获取 Google 的 AI 概述。
  • 增强结果：包含 HTML 或文本内容的 SERP 结果。
  • 排名检查：特定关键词下的域名排名。
  • 索引检查：验证页面是否被索引。

网页抓取

  • 基本抓取：无需 JavaScript 即可抓取网页。
  • JS 抓取：在页面上执行自定义 JavaScript。
  • 代理抓取：使用特定国家的代理进行抓取。
  • 域名抓取：从一个域名抓取多个页面。

用户管理

  • 账户信息：查看 API 积分和用户信息。

📦 安装指南

无需安装！ 此 MCP 服务器可直接使用 npx 从 GitHub 运行。

💻 使用示例

传输模式

本 MCP 服务器支持两种传输模式：

  • npx 模式（选项 1）：
    • ✅ 无需安装。
    • ✅ 始终从 GitHub 获取最新版本。
    • ✅ 适合个人用户。
    • ✅ 可在本地与 Claude Desktop 一起运行。
  • HTTP 模式（选项 2）：
    • ✅ 支持远程部署。
    • ✅ 多个客户端可以连接。
    • ✅ 更适合企业/团队环境。
    • ✅ 支持集中式服务器管理。
    • ✅ 单 API 密钥认证（FetchSERP 令牌）。
    • ✅ 可扩展架构。

配置

选项 1：使用 npx（本地/远程 GitHub）

将此服务器添加到你的 MCP 客户端配置中。例如，在使用 GitHub 注册表的 Claude Desktop 中：

{
"mcpServers": {
"fetchserp": {
"command": "npx",
"args": [
"github:fetchSERP/fetchserp-mcp-server-node"
],
"env": {
"FETCHSERP_API_TOKEN": "your_fetchserp_api_token_here"
}
}
}
}

或者使用 npm 注册表：

{
"mcpServers": {
"fetchserp": {
"command": "npx",
"args": ["fetchserp-mcp-server"],
"env": {
"FETCHSERP_API_TOKEN": "your_fetchserp_api_token_here"
}
}
}
}

选项 2：使用 Claude API 和 MCP 服务器

若要通过 Claude 的 API 以编程方式使用已部署的 MCP 服务器：

const claudeRequest = {
model: "claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens: 1024,
messages: [
{
role: "user",
content: question
}
],
// MCP Server Configuration
mcp_servers: [
{
type: "url",
url: "https://mcp.fetchserp.com/sse",
name: "fetchserp",
authorization_token: FETCHSERP_API_TOKEN,
tool_configuration: {
enabled: true
}
}
]
};

const response = await httpRequest('https://api.anthropic.com/v1/messages', {
method: 'POST',
headers: {
'x-api-key': CLAUDE_API_KEY,
'anthropic-version': '2023-06-01',
'anthropic-beta': 'mcp-client-2025-04-04',
'content-type': 'application/json'
}
}, JSON.stringify(claudeRequest));

选项 3：使用 OpenAI API 和 MCP 服务器

若要通过 OpenAI 的 API 以编程方式使用已部署的 MCP 服务器：

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const res = await openai.responses.create({
model: "gpt-4.1",
tools: [
{
type: "mcp",
server_label: "fetchserp",
server_url: "https://mcp.fetchserp.com/sse",
headers: {
Authorization: `Bearer ${FETCHSERP_API_TOKEN}`
}
}
],
input: question
});

console.log(res.choices[0].message);

选项 4：使用 Docker

使用来自 GitHub Container Registry 的预构建 Docker 镜像进行容器化部署：

{
"mcpServers": {
"fetchserp": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"FETCHSERP_API_TOKEN",
"ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest"
],
"env": {
"FETCHSERP_API_TOKEN": "your_fetchserp_api_token_here"
}
}
}
}

Docker 特性：

  • ✅ 容器化部署。
  • ✅ 跨平台兼容性（ARM64 和 AMD64）。
  • ✅ 隔离环境。
  • ✅ 易于扩展和部署。
  • ✅ 从 GitHub 自动构建。

手动使用 Docker：

# 拉取最新镜像
docker pull ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest

# 使用环境变量运行
docker run -i --rm \
-e FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here" \
ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest

# 或者在端口 8000 上以 HTTP 模式运行
docker run -p 8000:8000 \
-e FETCHSERP_API_TOKEN="your_token_here" \
-e MCP_HTTP_MODE=true \
ghcr.io/fetchserp/fetchserp-mcp-server-node:latest

📚 详细文档

可用工具

域名与 SEO 分析

  • get_backlinks：获取域名的反向链接。
    • domain（必需）：目标域名。
    • search_engine：google、bing、yahoo、duckduckgo（默认：google）。
    • country：国家代码（默认：us）。
    • pages_number：搜索页数 1 - 30（默认：15）。
  • get_domain_info：获取全面的域名信息。
    • domain（必需）：目标域名。
  • get_domain_emails：从域名中提取电子邮件。
    • domain（必需）：目标域名。
    • search_engine：搜索引擎（默认：google）。
    • country：国家代码（默认：us）。
    • pages_number：搜索页数 1 - 30（默认：1）。
  • get_playwright_mcp：使用 GPT - 4.1 通过 Playwright MCP 服务器远程控制浏览器。
    • prompt（必需）：用于远程控制浏览器的提示。
  • get_webpage_seo_analysis：对网页进行全面的 SEO 分析。
    • url（必需）：要分析的 URL。
  • get_webpage_ai_analysis：由 AI 驱动的网页分析。
    • url（必需）：要分析的 URL。
    • prompt（必需）：分析提示。
  • get_moz_analysis：获取 Moz 域名权威度和指标。
    • domain（必需）：目标域名。

关键词研究

  • get_keywords_search_volume：获取关键词的搜索量。
    • keywords（必需）：关键词数组。
    • country：国家代码。
  • get_keywords_suggestions：获取关键词建议。
    • url：要分析的 URL（如果提供了关键词则可选）。
    • keywords：种子关键词数组（如果提供了 URL 则可选）。
    • country：国家代码。
  • get_long_tail_keywords：生成长尾关键词。
    • keyword（必需）：种子关键词。
    • search_intent：信息性、商业性、交易性、导航性（默认：信息性）。
    • count：生成数量 1 - 500（默认：10）。

SERP 与搜索

  • get_serp_results：获取搜索引擎结果。
    • query（必需）：搜索查询。
    • search_engine：google、bing、yahoo、duckduckgo（默认：google）。
    • country：国家代码（默认：us）。
    • pages_number：搜索页数 1 - 30（默认：1）。
  • get_serp_html：获取包含 HTML 内容的 SERP 结果。
    • 参数与 get_serp_results 相同。
  • get_serp_text：获取包含文本内容的 SERP 结果。
    • 参数与 get_serp_results 相同。
  • get_serp_ai_mode：获取带有 AI 概述和 AI 模式响应的 SERP 结果。
    • query（必需）：搜索查询。
    • country：国家代码（默认：us）。
  • check_page_indexation：检查域名是否针对某个关键词被索引。
    • domain（必需）：目标域名。
    • keyword（必需）：搜索关键词。
  • get_domain_ranking：获取域名在某个关键词下的排名。
    • keyword（必需）：搜索关键词。
    • domain（必需）：目标域名。
    • search_engine：搜索引擎（默认：google）。
    • country：国家代码（默认：us）。
    • pages_number：搜索页数 1 - 30（默认：10）。

网页抓取

  • scrape_webpage：无需 JavaScript 即可抓取网页。
    • url（必需）：要抓取的 URL。
  • scrape_domain：从域名中抓取多个页面。
    • domain（必需）：目标域名。
    • max_pages：最多抓取的页面数，最多 200（默认：10）。
  • scrape_webpage_js：使用自定义 JavaScript 抓取网页。
    • url（必需）：要抓取的 URL。
    • js_script（必需）：要执行的 JavaScript 代码。
  • scrape_webpage_js_proxy：使用 JavaScript 和代理抓取网页。
    • url（必需）：要抓取的 URL。
    • country（必需）：代理国家。
    • js_script（必需）：要执行的 JavaScript 代码。

用户管理

  • get_user_info：获取用户信息和 API 积分。
    • 无需参数。

API 令牌

你需要一个 FetchSERP API 令牌才能使用此服务器。获取 API 令牌的步骤如下：

  1. 访问 https://www.fetchserp.com 进行注册。
  2. 新用户将自动获得 250 个免费积分用于启动。
  3. 你的 API 令牌将显示在仪表板中。

错误处理

服务器包含全面的错误处理机制：

  • 缺少 API 令牌验证。
  • API 响应错误处理。
  • 输入验证。
  • 正确的 MCP 错误响应。

Docker 部署

docker build --platform=linux/amd64 -t olivier86/fetchserp-mcp-server-node:latest --push .
docker build --platform=linux/amd64 -t ghcr.io/fetchserp/mcp-server-node:latest --push .

docker run -p 8000:8000 olivier86/fetchserp-mcp-server-node:latest

启动隧道

nohup ngrok http 8000 --domain guinea-dominant-jolly.ngrok-free.app > /var/log/ngrok.log 2>&1 &

npm 发布

npm login
npm publish --access public
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  • system 提出于 2025-09-21 13:06

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