Outscraper Mcp

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🚀 Outscraper MCP Server

Outscraper MCP Server 是一个精简的模型上下文协议（MCP）服务器，可提供对 Outscraper 谷歌地图数据提取服务的访问。该服务器实现了 2 个关键工具，能高度可靠地提取谷歌地图数据。

🚀 快速开始

在使用 Outscraper MCP Server 前，你需要完成安装和配置。安装方式有多种，配置主要是获取 API 密钥并设置环境变量，同时不同客户端有不同的配置方法。安装和配置完成后，你就可以运行服务器并使用相关工具进行谷歌地图数据的搜索和评论提取等操作。

✨ 主要特性

谷歌地图数据提取

🗺️ 谷歌地图搜索：搜索企业和地点，并获取详细信息。
⭐ 谷歌地图评论：从任何谷歌地图地点提取客户评论。

高级功能

数据丰富：通过丰富参数，使用额外的联系信息增强搜索结果。
多语言支持：以不同语言搜索和提取数据。
区域过滤：针对特定国家/地区，获取本地化结果。
灵活排序：按相关性、日期、评分等对评论进行排序。
基于时间的过滤：使用截止参数按日期过滤评论。
高容量支持：自动处理大型请求的异步处理。

📦 安装指南

通过 Smithery 安装（推荐）

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Outscraper MCP 服务器，请执行以下命令：

npx -y @smithery/cli install outscraper-mcp --client claude

通过 PyPI 安装

# 使用 pip
pip install outscraper-mcp

# 使用 uv（推荐）
uv add outscraper-mcp

# 使用 uvx 进行一次性执行
uvx outscraper-mcp

手动安装

git clone https://github.com/jayozer/outscraper-mcp
cd outscraper-mcp

# 使用 uv（推荐）
uv sync

# 使用 pip
pip install -e .

🔧 配置

获取 API 密钥

在 Outscraper 上注册。
从个人资料页面获取 API 密钥。

设置环境变量

export OUTSCRAPER_API_KEY="your_api_key_here"

或者创建一个 .env 文件：

OUTSCRAPER_API_KEY=your_api_key_here

🛠️ 客户端配置

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json 文件中： 通过 Smithery（自动）：

{
"mcpServers": {
"outscraper": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@smithery/cli", "run", "outscraper-mcp"],
"env": {
"OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}

通过本地安装：

{
"mcpServers": {
"outscraper": {
"command": "uvx",
"args": ["outscraper-mcp"],
"env": {
"OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}

通过手动安装：

{
"mcpServers": {
"outscraper": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "outscraper_mcp"],
"env": {
"OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}

Cursor AI

使用 UVX 自动安装（推荐）：

{
"mcpServers": {
"outscraper": {
"command": "uvx",
"args": ["outscraper-mcp"],
"env": {
"OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}

手动安装：

{
"mcpServers": {
"outscraper": {
"command": "outscraper-mcp",
"env": {
"OUTSCRAPER_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}

⚠️ 重要提示

Cursor 用户请注意：配置文件通常位于以下位置：

macOS：~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

Windows：%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

Linux：~/.config/Cursor/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

🛠️ 工具参考

google_maps_search

在谷歌地图上搜索企业和地点

# 参数：
query: str              # 搜索查询（例如，'restaurants brooklyn usa'）
limit: int = 20         # 结果数量（最大值：400）
language: str = "en"    # 语言代码
region: str = None      # 国家/地区代码（例如，'US', 'GB'）
drop_duplicates: bool = False  # 移除重复结果
enrichment: List[str] = None   # 额外服务 ['domains_service', 'emails_validator_service']

google_maps_reviews

从谷歌地图地点提取评论

# 参数：
query: str              # 地点查询、地点 ID 或企业名称
reviews_limit: int = 10 # 每个地点的评论数量（0 表示无限制）
limit: int = 1          # 要处理的地点数量
sort: str = "most_relevant"  # 排序顺序：'most_relevant', 'newest', 'highest_rating', 'lowest_rating'
language: str = "en"    # 语言代码
region: str = None      # 国家/地区代码
cutoff: int = None      # 特定日期之后的评论的 Unix 时间戳

💻 使用示例

基础用法

示例 1：查找餐厅并获取评论

# 1. 搜索餐厅
results = google_maps_search(
query="italian restaurants manhattan nyc",
limit=5,
language="en",
region="US"
)

# 2. 获取特定地点的评论
reviews = google_maps_reviews(
query="ChIJrc9T9fpYwokRdvjYRHT8nI4",  # 搜索结果中的地点 ID
reviews_limit=20,
sort="newest"
)

高级用法

示例 2：通过数据丰富进行潜在客户生成

# 查找具有增强联系信息的企业
businesses = google_maps_search(
query="digital marketing agencies chicago",
limit=20,
enrichment=["domains_service", "emails_validator_service"]
)

# 获取详细评论进行情感分析
for business in businesses:
if business.get('place_id'):
reviews = google_maps_reviews(
query=business['place_id'],
reviews_limit=10,
sort="newest"
)

示例 3：市场调研

# 研究特定区域的竞争对手
competitors = google_maps_search(
query="coffee shops downtown portland",
limit=50,
region="US"
)

# 分析近期客户反馈
recent_reviews = google_maps_reviews(
query="coffee shops downtown portland",
reviews_limit=100,
sort="newest"
)

🚀 运行服务器

开发与测试

# FastMCP Inspector - 基于 Web 的测试仪表板
fastmcp dev outscraper_mcp/server.py

# 然后在浏览器中打开：http://127.0.0.1:6274
# 对谷歌地图工具进行交互式测试，实时获取响应

标准输入输出传输（默认）

# 通过 PyPI 安装
outscraper-mcp

# 通过 uv
uv run python -m outscraper_mcp

# 通过手动安装
python -m outscraper_mcp

HTTP 传输

from outscraper_mcp import mcp

if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=8000)

🔄 与 MCP 客户端集成

此服务器与任何 MCP 客户端兼容，包括：

Claude Desktop
Cursor AI
Raycast
带有 MCP 扩展的 VS Code
自定义 MCP 客户端

📊 速率限制与定价

查看 Outscraper 定价获取当前费率。
API 密钥的使用按请求进行跟踪。
考虑对频繁访问的数据实现缓存。

🐛 故障排除

常见问题

导入错误：确保已正确安装该软件包。
```
pip install --upgrade outscraper-mcp
```
API 密钥错误：验证 API 密钥是否正确设置。
```
echo $OUTSCRAPER_API_KEY
```
无结果：检查查询参数是否有效。
速率限制：如有需要，在请求之间实现延迟。

启用调试日志

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

🤝 贡献代码

分叉仓库。
创建功能分支。
进行更改。
添加测试。
提交拉取请求。

📄 许可证

本软件采用实验性软件许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

注意：本软件为实验性软件，可免费用于所有用途。由 Jay Ozer 创建。

🔗 链接

使用 Blu Goldens 构建

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