Unified Search MCP Server

Provides unified search capabilities across Google Scholar, Google Web Search, and YouTube.

프로덕션 레벨MCP (Model Context Protocol) 서버로 Google Scholar, Google Web Search, YouTube를 통합 검색할 수 있습니다.

- 🎓 Google Scholar: 학술 논문 검색 (저자, 연도 필터링)
- 🌐 Google Web Search: Google Custom Search API를 사용한 웹 검색
- 📺 YouTube Search: 동영상 검색 (길이, 업로드 날짜, 정렬 옵션)
- 🔄 통합 검색: 모든 소스에서 동시 검색

- 🔐 보안: API 키 암호화, 입력값 검증, XSS/SQL 인젝션 방지
- 💾 분산 캐싱: Redis 기반 캐싱 및 TTL 관리
- ⚡ Rate Limiting: Redis 백엔드 기반 설정 가능한 rate limit
- 📊 모니터링: Prometheus 메트릭, 헬스 체크, 구조화된 로깅
- 🔄 복원력: 재시도 로직, 서킷 브레이커, 우아한 성능 저하
- 📝 감사 로깅: 규정 준수를 위한 포괄적인 감사 추적

- Python 3.11+
- Redis (선택사항, 분산 기능용)
- API 키:

- Google Custom Search API (웹 검색용)

- YouTube Data API v3 (YouTube 검색용)

git clone https://github.com/JDeun/unified-search-mcp-server.git cd unified-search-mcp-server

python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate

cp .env.example .env # .env 파일을 편집하여 API 키와 설정 입력

# API 키 GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID=your-cse-id YOUTUBE_API_KEY=your-youtube-api-key # 보안 MCP_ENCRYPTION_KEY=your-256-bit-key MCP_RATE_LIMIT_SECRET=your-secret # Redis (선택사항) MCP_REDIS_URL=redis://localhost:6379/0 # 설정 MCP_ENV=production MCP_LOG_LEVEL=INFO MCP_CACHE_TTL=3600

- Google Custom Search API:

- Google Cloud Console접속

- "Custom Search API" 활성화
- 인증 정보 생성 (API 키)
- cse.google.com에서 Custom Search Engine 생성

# 개발 모드 (stdio) python unified_search_server.py # 프로덕션 모드 (HTTP) python unified_search_server.py --transport streamable-http # 커스텀 포트 MCP_PORT=8080 python unified_search_server.py --transport streamable-http

# 이미지 빌드 docker build -t unified-search-mcp . # 컨테이너 실행 docker run -p 8000:8000 \ -e GOOGLE_API_KEY=your-key \ -e GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID=your-cse \ -e YOUTUBE_API_KEY=your-key \ unified-search-mcp

{ "mcpServers": { "unified-search": { "command": "python", "args": ["/path/to/unified_search_server.py"], "env": { "GOOGLE_API_KEY": "your-key", "GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID": "your-cse", "YOUTUBE_API_KEY": "your-key" } } } }

results = await unified_search( query="인공지능", sources=["scholar", "web", "youtube"], num_results=10 )

results = await search_google_scholar( query="머신러닝", ="Yann LeCun", year_start=2020, year_end=2024, num_results=10 )

results = await search_google_web( query="ChatGPT", language="ko", safe_search="medium", num_results=10 )

results = await search_youtube( query="파이썬 튜토리얼", video_duration="medium", upload_date="month", order="viewCount", num_results=20 )

info = await get_author_info("Geoffrey Hinton")

await clear_cache(source="web") # 또는 None으로 전체 삭제

src/ ├── config/ # 설정 및 보안 ├── models/ # 데이터 모델 및 검증 ├── services/ # 검색 서비스 구현 ├── cache/ # 캐싱 레이어 ├── utils/ # 유틸리티 (로깅, rate limiting) ├── monitoring/ # 메트릭 및 헬스 체크 └── mcp_server.py # 메인 서버 구현

- 입력값 검증 및 살균
- API 키 암호화 저장
- 클라이언트/엔드포인트별 rate limiting
- 규정 준수를 위한 감사 로깅
- CORS 및 요청 ID 추적

- Redis 기반 분산 캐싱
- HTTP 클라이언트 연결 풀링
- 동시 검색 실행
- 지수 백오프를 통한 스마트 재시도
- 외부 API용 서킷 브레이커

- 검색 요청 수 및 지연 시간
- 캐시 히트율
- API 할당량 사용량
- 소스별 오류율
- Rate limit 위반

- 모든 API 키 Fernet으로 암호화
- XSS/SQL 인젝션 방지를 위한 입력 검증
- 남용 방지를 위한 rate limiting
- 민감한 데이터 없는 구조화된 로깅
- 정기적인 보안 업데이트

- PII 저장 없는 GDPR 준비
- 모든 검색에 대한 감사 추적
- 설정 가능한 데이터 보존
- API 사용량 추적
- 저장소 포크
- 기능 브랜치 생성 (git checkout -b feature/amazing)
- 변경 사항 커밋 (git commit -m 'Add feature')
- 브랜치에 푸시 (git push origin feature/amazing)
- Pull Request 열기

- FastMCP로 구축
- scholarly를 통한 Google Scholar 검색
- MCP 커뮤니티의 영감

- GitHub Issues:이슈 생성
- Smithery 지원: 배포 관련 문제

Just Domain is the domain registrar for businesses built with AI. Its remote MCP server checks availability and returns first-year and renewal pricing, plus a link to register on justdomain.ai, with DNS and WHOIS privacy in the same place. No account, no API key, read only. Endpoint: https://mcp.justdomain.ai/