Google Surf MCP: Kostenlose Google-Suche MCP mit PDF-Verarbeitung und abgestufter Extraktion

Google Surf MCP ist ein kostenloser MCP-Server für Google-Suche und URL-Extraktion, der tatsächlich funktioniert – der Autor berichtet, dass er 6 kostenlose MCPs getestet hat, die alle versagten. Es ersetzt die übliche Kombination aus Such-MCP und Fetch-MCP durch ein einziges Toolset, das auch automatisch akademische PDFs (arXiv, bioRxiv, Nature, OpenReview, NeurIPS, JMLR, PMLR, Springer, PubMed→PMC) verarbeitet.

Hauptfunktionen

• 4 Tools: search (nur SERP), search_parallel (N parallele Abfragen), extract(url, mode?) (voll/abstract/metadata), search_extract(query, mode?) (Standard: abstract)
• Abgestufte Extraktion: mode: "abstract" gibt ~1500 Zeichen pro Ergebnis zurück, für kostengünstige Relevanzprüfung, bevor man für den Volltext bezahlt. Eine Umfrage mit 5 Ergebnissen kostet ~7,5k Zeichen statt 40k.
• PDF-Erkennung: via Content-Type, %PDF-Magic, citation_pdf_url-Meta und domain-spezifische Regeln.
• Zuverlässigkeit: Multi-Strategie-SERP-Parser mit geometrischer Verifikation (entfernt gesponserte/Wissenspanel/Seitenleiste), SSRF-Schutz (umgebungsabhängige private/Loopback-Sperre, DNS-Rebinding-Abwehr, Weiterleitungsvalidierung pro Hop), 25MB Fetch-Limit, fehlerhafte PDFs werden als Fehler behandelt.
• Automatische CAPTCHA-Wiederherstellung: Wenn CAPTCHA ausgelöst wird, öffnet sich ein sichtbares Chrome-Fenster zur menschlichen Lösung, dann erfolgt ein erneuter Versuch. Das Reputationsprofil bei Google bleibt erhalten.
• Kein API-Schlüssel, keine Proxys, kein Solver.

Stack und Geschwindigkeit

• Stack: TypeScript, Playwright + Stealth, Readability, Turndown, unpdf. ~900 LOC.
• Geschwindigkeit (1 Gbit/s): sequentiell ~1,5 s/Abfrage (warm), 4 parallel ~2 s Gesamtzeit, 10 parallel ~5 s Gesamtzeit.

Beispielverwendung

search_extract("neueste KI-Forschungspapiere", mode: "abstract")

Gibt Zusammenfassungen der besten Ergebnisse zurück, sodass ein Agent die Relevanz prüfen kann, bevor er extract(url, mode: "full") auf den Gewinner anwendet.

Für wen es geeignet ist: Entwickler, die KI-Agenten bauen, die zuverlässige, kostenlose Websuche und -extraktion benötigen, ohne externe API-Schlüssel oder kostenpflichtige Dienste.