
MCP server pour la recherche Google et la récupération de pages en utilisant headless Chromium
Si vous souhaitez soutenir noapi-google-mcp ou gpt-oss-20B/120B-Vision et d'autres modèles open source à venir, veuillez contribuer à mon fonds de calcul GPU : environ 3000 $ sont nécessaires.
Si vous trouvez cela utile, envisagez de soutenir le développement continu et les nouvelles fonctionnalités.
BTC :16DT4AHemLyn7C6P116YepjY518gu9wUUH
ETH :
0x7287D1F9c77832cFF246937af0443622bFdACD04
38 outils. Zéro clé API. Donnez à n'importe quel LLM local un véritable accès à Google Search, aux flux en direct, à la vision, à l'OCR et à la compréhension vidéo complète.
Un serveur MCP qui transforme votre LLM local en assistant entièrement connecté. Résultats Google réels, actualités en direct et flux sociaux, recherche inversée d'images, OCR hors ligne, transcription YouTube et extraction de clips — le tout fonctionnant localement via Chromium sans tête et des modèles ML open source. Aucune clé API, aucune limite d'utilisation, aucune dépendance au cloud.
Fonctionne avec LM Studio, Claude Desktop, OpenClaw, Ollama et tout client compatible MCP.
Google a commencé à détecter les navigateurs Chromium sans tête et à servir des CAPTCHA au lieu des résultats de recherche (#2). Nous avons résolu le problème correctement, puis ajouté un résolveur de CAPTCHA par réseau neuronal, juste pour le plaisir.
Correctifs furtifs :
navigator.webdriver, ajouter de faux plugins de navigateur, chrome.runtime, et supprimer les empreintes Playwrightaarch64, correspond maintenant au binaire Chromium réel)Résolveur de CAPTCHA par réseau neuronal (MobileNetV2 + OpenCV) :
Résoudra-t-il tous les CAPTCHA ? Non. Mais il en franchira quelques-uns, et honnêtement, nous l'avons surtout construit parce que nous le pouvions.
Un pipeline complet de recherche augmentée par récupération (RAG) local pour YouTube. Abonnez-vous à n'importe quelle chaîne, et lorsque vous vérifiez les flux, le serveur télécharge automatiquement l'audio, le transcrit avec Whisper et stocke la transcription complète dans SQLite avec recherche plein texte FTS5. Chaque mot de chaque vidéo devient consultable — posez une question à votre LLM et il extrait la réponse de la bonne vidéo.
Vous avez trouvé quelque chose d'intéressant ? Demandez au LLM d'extraire ce segment sous forme de clip. Il lit la transcription, trouve les horodatages exacts et découpe la vidéo pour vous. C'est le début du montage vidéo assisté par IA/LLM — votre LLM comprend le contenu et découpe les clips en fonction de ce qui est dit, pas seulement des horodatages.
Fonctionnement :
subscribe à une chaîne YouTube — par pseudo (@3Blue1Brown), URL ou ID de chaînecheck_feeds — les nouvelles vidéos sont récupérées et auto-transcrites localement avec faster-whisper. Les transcriptions sont écrites dans la base de données pour une recherche instantanée. Jusqu'à 5 vidéos par vérification, mises en cache pour éviter les téléchargements répétés.search_feeds — recherche plein texte dans toutes les transcriptions. Prend en charge AND, OR, NOT et les phrases entre guillemets. Votre LLM trouve la vidéo et le passage exacts qui répondent à votre question.extract_video_clip — dites au LLM ce qui vous intéresse et il découpe le clip de la vidéo. Le LLM utilise la transcription pour trouver le bon segment et l'extrait automatiquement.```
"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"Aucune intégration, aucune base vectorielle, aucune API — juste Whisper + SQLite FTS5 fonctionnant sur votre machine.
> **Feuille de route :** L'extraction de clips est la première étape vers un montage vidéo entièrement piloté par l'IA. Les versions futures ajouteront l'overlay musical/audio, le remix vidéo, la compilation multi-clips, le reformatage vertical pour TikTok/Reels/Shorts, et les bandes-annonces automatiques — le tout piloté par votre LLM comprenant le contenu.
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Abonnez-vous aux actualités, Reddit, Hacker News, chaînes YouTube, profils Twitter/X, dépôts GitHub, articles arXiv, et podcasts. Le contenu est récupéré, stocké localement dans SQLite avec recherche plein texte, et disponible instantanément pour votre LLM.
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