noapi-google-search-mcp

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Wenn Sie noapi-google-mcp oder gpt-oss-20B/120B-Vision und andere Open-Source-Modelle in der Pipeline unterstützen möchten, spenden Sie bitte an meinen GPU-Rechenfonds: etwa 3000 $ werden benötigt.

Wenn Sie dies nützlich finden, erwägen Sie, die weitere Entwicklung und neue Funktionen zu unterstützen.
BTC: 16DT4AHemLyn7C6P116YepjY518gu9wUUH
ETH: 0x7287D1F9c77832cFF246937af0443622bFdACD04

38 Werkzeuge. Keine API-Schlüssel. Geben Sie jedem lokalen LLM echte Google-Suche, Live-Feeds, Bilderkennung, OCR und vollständiges Video-Verständnis.

Ein MCP-Server, der Ihr lokales LLM in einen vollständig vernetzten Assistenten verwandelt. Echte Google-Ergebnisse, Live-Nachrichten- und Social-Feeds, Reverse-Bildersuche, Offline-OCR, YouTube-Transkription und Clip-Extraktion – alles läuft lokal über Headless-Chromium und Open-Source-ML-Modelle. Keine API-Schlüssel, keine Nutzungsbeschränkungen, keine Cloud-Abhängigkeit.

Funktioniert mit LM Studio, Claude Desktop, OpenClaw, Ollama und jedem MCP-kompatiblen Client.

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Was gibt es Neues in v0.3.1 — Anti-Bot-Erkennung und neuronales Netz-CAPTCHA-Löser

Google begann, Headless-Chromium-Browser zu erkennen und CAPTCHAs anstelle von Suchergebnissen zu liefern (#2). Wir haben es richtig behoben und dann aus Spaß einen neuronalen Netz-CAPTCHA-Löser hinzugefügt.

Stealth-Patches:

• JavaScript-Injektion vor jedem Seitenladen patcht navigator.webdriver, gefälschte Browser-Plugins, chrome.runtime und entfernt Playwright-Fingerabdrücke
• Behobener User-Agent-Konflikt (war aarch64, stimmt jetzt mit dem tatsächlichen Chromium-Binary überein)
• Cookie-Persistenz zwischen Sitzungen, sodass Google einen wiederkehrenden Browser sieht, keinen frischen Bot
• Menschliche, zufällige Verzögerungen zwischen Seiteninteraktionen
• Klare Fehlermeldungen bei Ratenbegrenzung statt kryptischer Timeouts

Neuronaler Netz-CAPTCHA-Löser (MobileNetV2 + OpenCV):

• Wenn Google eine reCAPTCHA-Bildherausforderung bereitstellt ("Wählen Sie alle Bilder mit Ampeln aus"), versucht der Server jetzt, sie automatisch zu lösen
• Verwendet MobileNetV2 (ImageNet-Klassifikator, ~13 MB ONNX-Modell, wird beim ersten Auftreten automatisch heruntergeladen)
• OpenCV teilt das CAPTCHA-Gitter in Zellen auf, jede Zelle wird vom neuronalen Netz klassifiziert und mit der Aufforderung abgeglichen
• Abdeckung von 22 gängigen CAPTCHA-Kategorien: Ampeln, Busse, Fahrräder, Motorräder, Autos, Brücken, Boote, Züge, Lastwagen, Hydranten, Parkuhren, Traktoren und mehr
• Menschliche Mausbewegungen zum Anklicken der Zellen und des Bestätigungsbuttons
• Fällt elegant zurück, wenn der Herausforderungstyp nicht unterstützt wird

Wird es jedes CAPTCHA lösen? Nein. Aber es kommt durch einige davon, und ehrlich gesagt haben wir es hauptsächlich gebaut, weil wir es konnten.

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Was gibt es Neues in v0.3.0 — 16 neue Werkzeuge

YouTube RAG — Abonnieren, Transkribieren, Suchen, Clippen

Eine vollständig lokale, retrieval-gestützte Pipeline für YouTube. Abonnieren Sie jeden Kanal, und wenn Sie die Feeds überprüfen, lädt der Server automatisch das Audio herunter, transkribiert es mit Whisper und speichert das vollständige Transkript in SQLite mit der Volltextsuche FTS5. Jedes Wort aus jedem Video wird durchsuchbar – stellen Sie Ihrem LLM eine Frage und es zieht die Antwort aus dem richtigen Video.

Interessantes gefunden? Bitten Sie das LLM, diesen Abschnitt als Clip zu extrahieren. Es liest das Transkript, findet die genauen Zeitstempel und schneidet das Video für Sie. Dies ist der Beginn der KI/LLM-gestützten Videobearbeitung – Ihr LLM versteht den Inhalt und schneidet Clips basierend auf dem, was gesagt wird, nicht nur auf Zeitstempeln.

So funktioniert es:

1. subscribe zu einem YouTube-Kanal – per Handle (@3Blue1Brown), URL oder Kanal-ID
2. check_feeds – neue Videos werden abgerufen und lokal mit faster-whisper automatisch transkribiert. Transkripte werden in die Datenbank geschrieben für sofortige Suche. Bis zu 5 Videos pro Prüfung, gecached, sodass nichts erneut heruntergeladen wird.
3. search_feeds – Volltextsuche über alle Transkripte. Unterstützt AND, OR, NOT und in Anführungszeichen gesetzte Phrasen. Ihr LLM findet das genaue Video und die Passage, die Ihre Frage beantwortet.
4. extract_video_clip – teilen Sie dem LLM mit, woran Sie interessiert sind, und es schneidet den Clip aus dem Video. Das LLM verwendet das Transkript, um das richtige Segment zu finden, und extrahiert es automatisch.``` "Subscribe to @AndrejKarpathy on YouTube" "Check my feeds" "Search my feeds for backpropagation explained" "What did Karpathy say about tokenization?" "Extract the part where he explains gradient descent" "Cut a clip of the hardware comparison section"

Keine Embeddings, keine Vektordatenbank, keine API – nur Whisper + SQLite FTS5, das auf Ihrem Rechner läuft.

> **Fahrplan:** Die Clip-Extraktion ist der erste Schritt in Richtung vollständiger KI-gesteuerter Videobearbeitung. Zukünftige Versionen werden Musik/Audio-Overlay, Video-Remixing, Multi-Clip-Kompilation, vertikale Neuformatierung für TikTok/Reels/Shorts und automatisierte Highlight-Reels hinzufügen – alles gesteuert durch Ihr LLM, das den Inhalt versteht.

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### Live-Feed-Abonnements
Abonnieren Sie Nachrichten, Reddit, Hacker News, YouTube-Kanäle, Twitter/X-Profile, GitHub-Repos, arXiv-Papiere und Podcasts. Inhalte werden abgerufen, lokal in SQLite mit Volltextsuche gespeichert und stehen Ihrem LLM sofort zur Verfügung.

| Neues Tool | Was es tut |
|------------|------------|
| `subscribe` | Beliebiges Quellen hinzufügen – News-RSS, Reddit, HN, GitHub, arXiv, YouTube, Podcasts, Twitter/X |
| `unsubscribe` | Ein Abonnement und seine gespeicherten Inhalte entfernen |
| `list_subscriptions` | Alle aktiven Feeds mit Artikelanzahl anzeigen |
| `check_feeds` | Alle Abonnements abfragen, neue Inhalte abrufen, YouTube-Videos automatisch transkribieren |
| `search_feeds` | Volltextsuche über alle von Ihren Feeds gesammelten Inhalte |
| `get_feed_items` | Aktuelle Einträge durchsuchen, gefiltert nach Quelle oder Typ |

**Vorkonfigurierte Nachrichtenquellen** – mit einem Wort abonnieren: `bbc`, `cnn`, `nyt`, `guardian`, `npr`, `aljazeera`, `techcrunch`, `ars`, `verge`, `wired`, `reuters`

**arXiv-Kürzel** – `ai`, `ml`, `cv`, `nlp`, `robotics`, `crypto`, `systems`, `hci````
"Subscribe to BBC News, r/LocalLLaMA, and Hacker News"
"Follow @elonmusk on Twitter"
"Subscribe to the YouTube channel @3Blue1Brown"
"Watch anthropics/claude-code on GitHub for new releases"
"Subscribe to the machine learning arXiv category"
"Check my feeds"
"Search my feeds for transformer architecture"
"What's new in my Reddit feeds?"

Lokale Dateiverarbeitung

Transkribieren Sie Meetings, konvertieren Sie Formate, lesen Sie Dokumente – alles lokal, keine Cloud.

Neues Tool	Was es tut
transcribe_local	Transkribieren Sie jede lokale Audio- oder Videodatei mit Whisper (mp3, wav, mp4, mkv, etc.)
convert_media	FFmpeg-Formatkonvertierung – Video zu Audio, Format zu Format, Video zu GIF
read_document	Extrahieren Sie Text aus PDF, DOCX, HTML, CSV, JSON und 30+ Textformaten

E-Mail, Web-Dienstprogramme & Cloud

E-Mails abrufen, QR-Codes generieren, URLs kürzen, Seiten archivieren, Wikipedia nachschlagen, in S3 hochladen.