बड़े लैंग्वेज मॉडल अपने ट्रेनिंग कटऑफ़ पर जमे रहते हैं। Model Context Protocol (MCP) इसे ठीक करता है — यह किसी AI ऐप को टूल कॉल करने देता है, और serp.cheap MCP सर्वर Claude, Cursor, ChatGPT और किसी भी MCP क्लाइंट को लाइव Google परिणाम देता है। दो टूल: google_search (वैकल्पिक पेज स्क्रैप के साथ) और seo_rank।
विकल्प A — होस्टेड, वन-क्लिक OAuth (सबसे आसान)
अपने क्लाइंट को होस्टेड सर्वर की ओर इंगित करें और एक क्लिक से अधिकृत करें — कोई key संभालने की ज़रूरत नहीं:
https://mcp.serp.cheap
Claude Desktop या वेब ऐप में, इसे एक कस्टम कनेक्टर के रूप में जोड़ें; आपको एक वन-क्लिक OAuth स्क्रीन से गुज़ारा जाएगा और वापस लाया जाएगा। बस इतना ही — न कोई key कॉपी करनी है, न रोटेट करनी है।
विकल्प B — API key के साथ लोकल सर्वर
stdio पसंद करते हैं (Cursor, Claude Desktop, Windsurf, VS Code)? सर्वर को अपने MCP कॉन्फ़िग में जोड़ें:
{
"mcpServers": {
"serp-cheap": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "serpcheap-mcp"],
"env": { "SERPCHEAP_API_KEY": "YOUR_KEY" }
}
}
}
क्लाइंट को रीस्टार्ट करें और टूल दिखने लगते हैं। डैशबोर्ड से एक key लें — 100 फ्री सर्च के साथ।
इसका उपयोग
एक बार कनेक्ट होने के बाद, बस पूछें:
“best project management tools 2026” के लिए Google पर सर्च करो और लिंक के साथ टॉप 5 का सारांश दो।
मॉडल google_search कॉल करता है, संरचित ऑर्गैनिक परिणाम JSON के रूप में पाता है, और असली, सन्दर्भित स्रोतों के साथ जवाब देता है। इसे किसी परिणाम को scrape करने के लिए कहें तो यह पेज का टेक्स्ट भी खींच लाता है। SEO कार्य के लिए, seo_rank बताता है कि कोई डोमेन किसी query के लिए कहाँ रैंक करता है।
MCP सर्वर “ब्राउज़िंग” से बेहतर क्यों है
- संरचित डेटा — मॉडल को साफ़ JSON (title, link, snippet, position) मिलता है, न कि कोई रेंडर किया गया पेज जिसे उसे पार्स करना पड़े।
- देश व भाषा नियंत्रण — लोकल परिणामों के लिए
glऔरhlपास करें। - सस्ता और cached — दोहराई गई queries cache से $0.0003 पर आती हैं।
- हर जगह वही API — MCP सर्वर सार्वजनिक /v1/search endpoint के ऊपर एक पतला क्लाइंट है, इसलिए व्यवहार आपकी स्क्रिप्ट्स से मेल खाता है।
आगे
- AI एजेंट्स के लिए Google Search API
- किसी LLM / RAG पाइपलाइन में वेब सर्च जोड़ें
- n8n / Make / Zapier के साथ नो-कोड एजेंट्स
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