noapi-google-search-mcp

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Se vuoi supportare noapi-google-mcp o gpt-oss-20B/120B-Vision e altri modelli open source in arrivo, per favore contribuisci al mio fondo di calcolo GPU: sono necessari circa $3000.

Se trovi utile questo progetto, considera di sostenere lo sviluppo continuo e nuove funzionalità.
BTC: 16DT4AHemLyn7C6P116YepjY518gu9wUUH
ETH: 0x7287D1F9c77832cFF246937af0443622bFdACD04

38 strumenti. Zero chiavi API. Dai a qualsiasi LLM locale la ricerca Google reale, feed live, visione, OCR e comprensione video completa.

Un server MCP che trasforma il tuo LLM locale in un assistente completamente connesso. Risultati Google reali, notizie e feed social in diretta, ricerca inversa per immagini, OCR offline, trascrizione YouTube ed estrazione di clip — tutto eseguito localmente tramite Chromium headless e modelli ML open source. Nessuna chiave API, nessun limite di utilizzo, nessuna dipendenza dal cloud.

Funziona con LM Studio, Claude Desktop, OpenClaw, Ollama e qualsiasi client compatibile con MCP.

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Novità di v0.3.1 — Rilevamento Anti-Bot e Risolutore CAPTCHA a Rete Neurale

Google ha iniziato a riconoscere i browser Chromium headless e a mostrare CAPTCHA invece dei risultati di ricerca (#2). L'abbiamo risolto per bene e poi abbiamo aggiunto un risolutore CAPTCHA a rete neurale, giusto per il gusto di farlo.

Patch di invisibilità:

• Iniezione JavaScript prima di ogni caricamento pagina per mascherare navigator.webdriver, plugin browser falsi, chrome.runtime e rimuovere le impronte digitali di Playwright
• Risolto il disallineamento dello User-Agent (era aarch64, ora corrisponde al binario Chromium effettivo)
• Persistenza dei cookie tra sessioni, così Google vede un browser di ritorno, non un nuovo bot
• Ritardi casuali umani tra le interazioni sulla pagina
• Messaggi di errore chiari quando si è bloccati per limiti di velocità, invece di timeout criptici

Risolutore CAPTCHA a rete neurale (MobileNetV2 + OpenCV):

• Quando Google mostra una sfida reCAPTCHA con immagini ("Seleziona tutte le immagini con semafori"), il server ora tenta di risolverla automaticamente
• Usa MobileNetV2 (classificatore ImageNet, modello ONNX ~13MB, si scarica automaticamente al primo incontro)
• OpenCV suddivide la griglia del CAPTCHA in celle, ogni cella viene classificata dalla rete neurale e confrontata con il prompt
• Copre 22 categorie comuni di CAPTCHA: semafori, autobus, biciclette, motociclette, auto, ponti, barche, treni, camion, idranti, parchimetri, trattori e altro
• Movimento del mouse simile a quello umano per cliccare le celle e il pulsante di verifica
• Se la sfida non è supportata, si degrada con garbo

Risolverà ogni CAPTCHA? No. Ma riuscirà a superarne alcuni e, onestamente, l'abbiamo costruito soprattutto perché potevamo.

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Novità di v0.3.0 — 16 Nuovi Strumenti

YouTube RAG — Iscriviti, Trascrivi, Cerca, Taglia Clip

Una pipeline completa di recupero-aumento locale per YouTube. Iscriviti a qualsiasi canale e, quando controlli i feed, il server scarica automaticamente l'audio, lo trascrive con Whisper e memorizza la trascrizione completa in SQLite con ricerca testuale integrata FTS5. Ogni parola di ogni video diventa ricercabile — chiedi al tuo LLM una domanda e lui estrae la risposta dal video giusto.

Trovato qualcosa di interessante? Chiedi al LLM di estrarre quel segmento come clip. Legge la trascrizione, trova i timestamp esatti e taglia il video per te. Questo è l'inizio del montaggio video basato su AI/LLM — il tuo LLM capisce il contenuto e taglia le clip in base a ciò che viene detto, non solo ai timestamp.

Come funziona:

1. subscribe — iscriviti a un canale YouTube tramite handle (@3Blue1Brown), URL o ID canale
2. check_feeds — i nuovi video vengono recuperati e auto-trascritti localmente con faster-whisper. Le trascrizioni vengono scritte nel database per una ricerca istantanea. Fino a 5 video per controllo, memorizzati nella cache per evitare download ripetuti.
3. search_feeds — ricerca testuale completa su tutte le trascrizioni. Supporta AND, OR, NOT e frasi tra virgolette. Il tuo LLM trova il video e il passaggio esatto che risponde alla tua domanda.
4. extract_video_clip — dì al LLM cosa ti interessa e lui taglia la clip dal video. Il LLM usa la trascrizione per trovare il segmento giusto e lo estrae automaticamente.``` "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"

No embeddings, no vector database, no API — solo Whisper + SQLite FTS5 in esecuzione sulla tua macchina.

> **Roadmap:** L'estrazione dei clip è il primo passo verso un montaggio video completamente guidato dall'IA. Le versioni future aggiungeranno sovrapposizione di musica/audio, remix video, compilazione multi-clip, riformattazione verticale per TikTok/Reels/Shorts e reel di highlights automatici — tutto guidato dalla comprensione del contenuto da parte del tuo LLM.

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### Sottoscrizioni ai Feed Live
Abbonati a news, Reddit, Hacker News, canali YouTube, profili Twitter/X, repository GitHub, articoli arXiv e podcast. I contenuti vengono recuperati, archiviati localmente in SQLite con ricerca full-text e resi disponibili al tuo LLM all'istante.

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| `search_feeds` | Ricerca full-text in tutto ciò che i tuoi feed hanno raccolto |
| `get_feed_items` | Sfoglia elementi recenti, filtrati per fonte o tipo |

**Fonti di notizie preconfigurate** — abbonati con una sola parola: `bbc`, `cnn`, `nyt`, `guardian`, `npr`, `aljazeera`, `techcrunch`, `ars`, `verge`, `wired`, `reuters`

**Scorciatoie arXiv** — `ai`, `ml`, `cv`, `nlp`, `robotics`, `crypto`, `systems`, `hci````
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Elaborazione File Locali

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