Google AI Search

Claude Code

1. Führe das in einem Terminal in deinem Projektordner aus:

claude mcp add --transport stdio google-ai-search --env "GEMINI_API_KEY=<YOUR_GEMINI_API_KEY>" -- npx -y google-ai-search-mcp

1. Starte Claude Code und tippe /mcp. google-ai-search sollte als verbunden angezeigt werden.

Ergänze --scope user, damit er in jedem Projekt verfügbar ist. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Claude Desktop

1. Öffne Settings → Developer → Edit Config. Das öffnet claude_desktop_config.json. Füge hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "google-ai-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "google-ai-search-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "<YOUR_GEMINI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

1. Speichere die Datei und starte Claude Desktop neu. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Braucht Node.js auf deinem Rechner. Die Datei liegt unter macOS in ~/Library/Application Support/Claude/ und unter Windows in %APPDATA%\Claude\.

Cursor

Zu Cursor hinzufügen (öffnet in einem neuen Tab)

Oder trag ihn von Hand in ~/.cursor/mcp.json (alle Projekte) oder .cursor/mcp.json (dieses Projekt) ein:

{
  "mcpServers": {
    "google-ai-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "google-ai-search-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "<YOUR_GEMINI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Braucht Node.js auf deinem Rechner. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

VS Code

Füge ihn zu .vscode/mcp.json hinzu. VS Code fragt beim ersten Mal nach dem Secret und speichert es sicher:

{
  "servers": {
    "google-ai-search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "google-ai-search-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "${input:gemini-api-key}"
      }
    }
  },
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "gemini-api-key",
      "description": "GEMINI_API_KEY",
      "password": true
    }
  ]
}

Braucht Node.js auf deinem Rechner.

Devin Desktop

1. Füge ihn zu ~/.config/devin/mcp_config.json (macOS und Linux) oder %APPDATA%\devin\mcp_config.json (Windows) hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "google-ai-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "google-ai-search-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "<YOUR_GEMINI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

1. Aktualisiere die Liste der MCP-Server in Cascade. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Devin Desktop ist der neue Name von Windsurf.

Codex

codex mcp add google-ai-search --env "GEMINI_API_KEY=<YOUR_GEMINI_API_KEY>" -- npx -y google-ai-search-mcp

Oder bearbeite ~/.codex/config.toml direkt:

[mcp_servers.google-ai-search]
command = "npx"
args = ["-y", "google-ai-search-mcp"]
env = { GEMINI_API_KEY = "<YOUR_GEMINI_API_KEY>" }

Braucht Node.js auf deinem Rechner. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

Gemini CLI

gemini mcp add -e "GEMINI_API_KEY=<YOUR_GEMINI_API_KEY>" google-ai-search npx -- -y google-ai-search-mcp

Damit fügst du ihn dem aktuellen Projekt hinzu. Ergänze -s user, um ihn überall zu nutzen.

Jeder Client

Die meisten Clients, die lokale Server starten, akzeptieren diese Form:

{
  "mcpServers": {
    "google-ai-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "google-ai-search-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "<YOUR_GEMINI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Zed legt Server in seinen Einstellungen unter context_servers ab, mit denselben Feldern command, args und env.

Braucht Node.js auf deinem Rechner. Ersetze die Platzhalter durch deine eigenen Werte.

README-Badge

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