使用方法

WebMCPをコマンドラインツールおよびMCPサーバーとして使用する方法を説明します。

CLIクイックスタート

WebMCPは、コードを書かずにすばやく検索できる便利なコマンドラインインターフェースを提供します。

インストール

npm install -g webmcp

またはnpxで直接使用:

npx webmcp <command>

CLIコマンド

1. serve - MCPサーバー起動

MCPクライアントと統合するためのstdioモードでMCPサーバーを起動:

npx webmcp serve

これはMCPクライアント設定ファイルでWebMCPを設定する際に使用します。

2. search - クイック検索

指定した検索エンジンでキーワードを検索:

# 基本検索（デフォルトはGoogle）
npx webmcp search "人工知能"

# 検索エンジンを指定
npx webmcp search "機械学習" google

# 言語オプション付き
npx webmcp search "AI研究" google --language ja-JP

オプション: - keyword（必須）: 検索語 - engine（オプション）: 検索エンジン（google, bing, duckduckgo, yahoojapan）。デフォルト: google - --language <locale>（オプション）: 言語/ロケールオーバーライド（例: en-US, ja-JP, zh-CN）

3. deep-search - ディープコンテンツ検索

検索結果のページを解析して完全なコンテンツを抽出するディープ検索を実行:

# 基本ディープ検索
npx webmcp deep-search "気候変動"

# 複数のエンジンとオプション付き
npx webmcp deep-search "再生可能エネルギー" \
  --engines google,bing \
  --max-results 5 \
  --parsers 3

# 言語設定付き
npx webmcp deep-search "技術トレンド" \
  --language ja-JP \
  --engines google \
  --max-results 3

オプション: - keyword（必須）: 検索語 - --engines <list>（オプション）: カンマ区切りのエンジンリスト。デフォルト: google - --max-results <n>（オプション）: エンジンあたりの最大結果数。デフォルト: 3 - --parsers <n>（オプション）: 並列パーサー数。デフォルト: 3 - --language <locale>（オプション）: 言語/ロケールオーバーライド

4. engines - 利用可能なエンジン一覧

サポートされているすべての検索エンジンを表示:

npx webmcp engines

出力:

Available search engines:
  - google
  - bing
  - duckduckgo
  - yahoojapan

CLI例

# ヘルプ表示
npx webmcp

# 英語で検索
npx webmcp search "web development" google --language en-US

# 複数のエンジンでディープ検索
npx webmcp deep-search "ブロックチェーン技術" \
  --engines google,bing,duckduckgo \
  --max-results 4 \
  --parsers 2

# 日本語検索
npx webmcp search "人工知能" google --language ja-JP

MCPサーバー設定

npxを使用（推奨）

WebMCPをMCPサーバーとして使用する最も簡単な方法はnpxを使うことです。MCP設定ファイルに追加:

{
  "mcpServers": {
    "webmcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "webmcp", "serve"]
    }
  }
}

注意: -yフラグはプロンプトを自動的に承認し、serveはstdioモードでサーバーを起動します。

ローカルインストールを使用

WebMCPをローカルにインストールしている場合、直接参照できます:

{
  "mcpServers": {
    "webmcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/webmcp/bin/webmcp.js", "serve"]
    }
  }
}

フルパス設定

本番環境では、npxへのフルパスを使用することをお勧めします:

{
  "mcpServers": {
    "webmcp": {
      "command": "/usr/local/bin/npx",
      "args": ["-y", "webmcp", "serve"]
    }
  }
}

利用可能なツール

1. search

指定した検索エンジンでキーワードを検索。

パラメーター: - keyword（必須）: 検索キーワード - engine（オプション）: エンジン名（デフォルト: 'google'）

サポートされているエンジン: - google, bing, duckduckgo, yahoojapan

例:

await server.handleToolCall('search', { 
  keyword: '人工知能',
  engine: 'google' 
});

2. search_multiple

複数の検索エンジンで同時に検索。

例:

await server.handleToolCall('search_multiple', { 
  keyword: '機械学習',
  engines: ['google', 'bing']
});

3. deep_search

検索結果ページを解析して完全なコンテンツを抽出。

パラメーター: - keyword（必須）: 検索キーワード - engines（オプション）: エンジン配列 - maxResultsPerEngine（オプション）: エンジンあたりの最大結果数 - parserNum（オプション）: 並列パーサー数

例:

await server.handleToolCall('deep_search', { 
  keyword: '気候変動',
  engines: ['google', 'bing'],
  maxResultsPerEngine: 5,
  parserNum: 3
});

4. get_available_engines

利用可能な検索エンジンの一覧を取得。

5. set_language

検索結果の言語を設定。

一般的な言語コード: - en-US, ja-JP, zh-CN, ko-KR

6. parse_url

ウェブページのURLを解析し、LLM処理に最適化されたクリーンなテキストコンテンツを抽出します。このツールはページを取得し、不要な要素（スクリプト、スタイル、ナビゲーションなど）を削除して、メインコンテンツを抽出します。

パラメーター: - url（必須）: 解析するページのURL - maxContentLength（オプション）: 抽出されるコンテンツの最大長（デフォルト: 50000） - parseTimeout（オプション）: 解析のタイムアウト（ミリ秒単位、デフォルト: 60000）

戻り値: - title: ページタイトル - content: クリーンなテキストコンテンツ - url: 解析されたURL - statusCode: HTTPステータスコード

機能: - 画像、メディア、フォントなどの不要なリソースを自動的にブロックして高速読み込み - インテリジェントセレクターを使用してメインコンテンツエリアを抽出 - 連続する重複行を削除し、空行をフィルタリング - 失敗したリクエストに対するリトライロジックをサポート - コンテンツがmaxContentLengthを超えた場合は切り捨て

例:

await server.handleToolCall('parse_url', { 
  url: 'https://example.com/article',
  maxContentLength: 30000,
  parseTimeout: 45000
});

ユースケース: - 要約用の記事コンテンツを抽出 - RAGアプリケーション用にウェブページからクリーンなテキストを取得 - ドキュメントやブログ投稿を解析 - コンテンツ分析と処理

LangChain統合

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
import { StdioClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js';

const transport = new StdioClientTransport({
  command: 'node',
  args: ['/path/to/webmcp/src/SearchMCPServer.js']
});

const client = new Client({ name: 'search-client', version: '1.0.0' });
await client.connect(transport);

const result = await client.callTool({
  name: 'search',
  arguments: { keyword: 'LangChain', engine: 'google' }
});

await client.close();

ベストプラクティス

リソース管理

try {
  // 検索操作
} finally {
  await server.cleanup();
}

並列処理の最適化

ローエンド: 1-2パーサー
ミッドレンジ: 3-4パーサー
ハイエンド: 5+パーサー