Les grands modèles de langage sont figés à leur date limite d’entraînement. Le Model Context Protocol (MCP) corrige cela en permettant à une application d’IA d’appeler des outils — et le serveur MCP serp.cheap donne à Claude, Cursor, ChatGPT et à tout client MCP des résultats Google en direct. Deux outils : google_search (avec scraping de page optionnel) et seo_rank.
Option A — hébergé, OAuth en un clic (le plus simple)
Pointez votre client vers le serveur hébergé et autorisez-le en un clic — aucune clé à gérer :
https://mcp.serp.cheap
Dans Claude Desktop ou l’application web, ajoutez-le comme connecteur personnalisé ; vous serez redirigé vers un écran OAuth en un clic, puis renvoyé. C’est tout — aucune clé à copier ni à faire tourner.
Option B — serveur local avec une clé API
Vous préférez le stdio (Cursor, Claude Desktop, Windsurf, VS Code) ? Ajoutez le serveur à votre configuration MCP :
{
"mcpServers": {
"serp-cheap": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "serpcheap-mcp"],
"env": { "SERPCHEAP_API_KEY": "YOUR_KEY" }
}
}
}
Redémarrez le client et les outils apparaissent. Récupérez une clé — avec 100 recherches gratuites — depuis le tableau de bord.
L’utiliser
Une fois connecté, il suffit de demander :
Cherche sur Google « meilleurs outils de gestion de projet 2026 » et résume le top 5 avec les liens.
Le modèle appelle google_search, obtient des résultats organiques structurés en JSON, et répond avec de vraies sources citées. Demandez-lui de faire un scrape d’un résultat et il en extrait aussi le texte de la page. Pour le SEO, seo_rank indique à quelle position un domaine se classe pour une requête.
Pourquoi un serveur MCP vaut mieux que la « navigation »
- Données structurées — le modèle reçoit un JSON propre (titre, lien, snippet, position), pas une page rendue qu’il doit analyser.
- Contrôle du pays et de la langue — passez
glethlpour des résultats locaux. - Économique et mis en cache — les requêtes répétées touchent le cache à 0,0003 $.
- La même API partout — le serveur MCP est un client léger au-dessus de l’endpoint public /v1/search, le comportement est donc identique à celui de vos scripts.
Suite
- API Google Search pour les agents IA
- Ajouter la recherche web à un pipeline LLM / RAG
- Agents no-code avec n8n / Make / Zapier
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