Google MCP Server AI: Echtzeitsuche für intelligente Agenten


2025-08-07


Ankündigung der Zusammenarbeit von JENOVA und Google MCP Server

Google MCP Server AI verwandelt KI-Agenten von isolierten Systemen in Echtzeit-Rechercheassistenten, indem es direkten Zugriff auf Google Search und Google Images über das Model Context Protocol bietet. Während traditionelle KI-Modelle mit statischen Trainingsdaten arbeiten, die innerhalb von Monaten veralten, verankert dieser Server Agenten in aktuellen Informationen und eliminiert so Halluzinationen und sachliche Fehler, die durch Wissensgrenzen verursacht werden.

Hauptfähigkeiten:

✅ Echtzeit-Webzugriff – Fragen Sie Milliarden aktueller Webseiten sofort ab ✅ Erweiterte Suchfilter – Datumsbereiche, Sprache, standortspezifisch, exakte Phrasen ✅ Visuelle Intelligenz – Suchen und Abrufen relevanter Bilder programmgesteuert ✅ Strukturierte Datenlieferung – Saubere, KI-optimierte Ergebnisse ohne HTML-Ballast

Um zu verstehen, warum dies wichtig ist, betrachten wir die grundlegenden Einschränkungen, mit denen KI-Systeme heute konfrontiert sind.

Schnelle Antwort: Was ist Google MCP Server AI?

Google MCP Server AI ist ein spezialisierter Dienst, der KI-Agenten programmatischen Zugriff auf Google Search und Google Images über das Model Context Protocol ermöglicht, was eine Informationsabfrage in Echtzeit und visuelle Intelligenz ermöglicht. Er liefert strukturierte, saubere Daten, die für die KI-Verarbeitung optimiert sind, anstatt rohes HTML, und ermöglicht es Agenten, nuancierte Recherchen mit erweiterten Filterfunktionen durchzuführen.

Hauptfähigkeiten:

  • Direkte Integration in die Suchinfrastruktur von Google für Echtzeit-Abfragen
  • Erweiterte Filterung: Datumsbereiche, Sprache, standortspezifische Suchen, exakte Phrasen
  • Integration von Google Images für visuelle Intelligenz und Inhaltsentdeckung
  • Strukturierte Datenausgabe, optimiert für KI-Parsing und -Verständnis

Das Problem: KI in der Vergangenheit gefangen

Künstliche Intelligenz steht vor einer kritischen Einschränkung, die ihre Zuverlässigkeit und Nützlichkeit untergräbt. Laut Forschung zu KI-Wissensgrenzen arbeiten selbst die fortschrittlichsten Sprachmodelle mit Trainingsdaten, die innerhalb von Monaten nach der Bereitstellung veralten, was eine wachsende Kluft zwischen dem, was KI "weiß", und der aktuellen Realität schafft.

Die zentralen Herausforderungen für KI-Systeme:

  • Einschränkungen durch Wissensgrenzen – Modelle, die auf Daten von vor Monaten oder Jahren trainiert wurden
  • Halluzinationsrisiken – Erfundene Informationen bei fehlenden aktuellen Daten
  • Unfähigkeit, Fakten zu überprüfen – Kein Mechanismus, um Behauptungen mit Live-Quellen abzugleichen
  • Statisches Weltbild – Kann sich nicht an Eilmeldungen, Trends oder neue Entwicklungen anpassen
  • Visuelle Informationslücke – Nur-Text-Training übersieht kritischen visuellen Kontext

Veraltete Trainingsdaten schaffen Zuverlässigkeitsprobleme

Die grundlegende Architektur großer Sprachmodelle schafft ein inhärentes Problem: Sie lernen aus historischen Daten und können ihr Wissen nicht ohne vollständiges Neutraining aktualisieren. Ein Anfang 2024 trainiertes Modell hat keine Kenntnis von Ereignissen, Forschungen oder Entwicklungen ab Mitte 2024.

6-12 Monate – Typische Verzögerung der Wissensgrenze für Produktions-KI-Modelle Quelle: Model Context Protocol Dokumentation

Dies führt zu praktischen Problemen in allen Bereichen. Ein KI-Assistent, der nach aktuellen Marktbedingungen gefragt wird, wird auf veraltete Daten verweisen. Ein Recherchetool, das nach neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen sucht, wird die neuesten Veröffentlichungen verpassen. Ein System zur Inhaltserstellung wird keine Kenntnis von Trendthemen oder aktuellen Ereignissen haben.

Halluzinationen füllen Wissenslücken

Wenn KI-Modelle auf Anfragen stoßen, die über ihre Trainingsdaten hinausgehen, geben sie nicht einfach ihre Unwissenheit zu. Stattdessen generieren sie oft plausibel klingende, aber völlig erfundene Antworten – ein Phänomen, das Forscher als "Halluzination" bezeichnen.

Diese Halluzinationen treten auf, weil Sprachmodelle darauf trainiert sind, wahrscheinliche Textfortsetzungen vorherzusagen, nicht aber die sachliche Richtigkeit zu überprüfen. Ohne Zugang zu externen Verifizierungssystemen können sie nicht zwischen echten Informationen und statistisch wahrscheinlichen Erfindungen unterscheiden.

Das Defizit der visuellen Intelligenz

Textbasiertes Training schafft eine weitere Einschränkung: KI-Systemen fehlt eine native visuelle Intelligenz. Sie können ohne externe Werkzeuge keine Bilder suchen, visuelle Behauptungen überprüfen oder visuellen Kontext in ihre Überlegungen einbeziehen.

Diese Lücke wird bei Aufgaben, die visuelle Informationen erfordern, kritisch: Designarbeit, Produktrecherche, Inhaltserstellung, Datenvisualisierung und jeder Bereich, in dem Bilder Informationen effektiver vermitteln als Text.

Die Lösung: Google MCP Server AI

Google MCP Server AI löst diese grundlegenden Einschränkungen, indem es eine standardisierte Brücke zwischen KI-Agenten und der Informationsinfrastruktur von Google schafft. Basierend auf dem Model Context Protocol bietet es eine zuverlässige, produktionsreife Methode für KI-Systeme, um auf Echtzeit-Webdaten und visuelle Intelligenz zuzugreifen.

Traditioneller KI-AnsatzGoogle MCP Server AI
Statische TrainingsdatenEchtzeit-Webzugriff
WissensgrenzenAktuelle Informationen bei Bedarf
HalluzinationsrisikenÜberprüfbare Suchergebnisse
Nur-Text-AntwortenText + visuelle Intelligenz
Isoliertes DenkenBasiert auf Live-Daten

Erweiterte Suchfunktionen

Der Server stellt die volle Leistung von Google Search über eine programmatische Schnittstelle zur Verfügung, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Dies geht weit über einfache Schlüsselwortabfragen hinaus und bietet ausgefeilte Filter- und Kontrollmechanismen.

Präzise Abfragekontrollen:

  • Datumsfilterung (dateRestrict) – Ergebnisse auf bestimmte Zeiträume beschränken (letzter Tag, Woche, Monat, Jahr)
  • Sprachausrichtung (language) – Suche in Inhalten einer bestimmten Sprache
  • Standortspezifische Suche (site) – Abfragen auf bestimmte Domains oder Websites beschränken
  • Exakte Phrasenübereinstimmung (exactTerms) – Findet präzise Textzeichenfolgen anstelle von verwandten Konzepten
  • Ergebnissortierung – Sortierung nach Relevanz oder Aktualität je nach Aufgabenanforderungen

Strukturierte Datenlieferung:

Im Gegensatz zum rohen Web-Scraping liefert Google MCP Server AI saubere, strukturierte Daten, die für die KI-Verarbeitung optimiert sind:

  • Seitentitel für schnellen Kontext
  • Direkte URLs zur Quellenüberprüfung
  • Prägnante Snippets, die den Inhalt zusammenfassen
  • Metadaten zur Relevanzbewertung

Dieses strukturierte Format eliminiert den Rechenaufwand für das Parsen von HTML, das Entfernen von Anzeigen und das Extrahieren aussagekräftiger Inhalte von unübersichtlichen Webseiten.

Visuelle Intelligenz durch Google Images

Der Server integriert Google Images und fügt KI-Agenten wichtige visuelle Fähigkeiten hinzu. Diese Funktionalität arbeitet über die Programmable Search Engine und die Custom Search API von Google und bietet programmatischen Zugriff auf Milliarden von indizierten Bildern.

Wie die visuelle Suche funktioniert:

  1. Der KI-Agent erhält eine Anfrage, die visuelle Informationen erfordert
  2. Der Server übersetzt die Anfrage in eine optimierte Bildsuche
  3. Die Infrastruktur von Google liefert relevante, gerankte Bildergebnisse
  4. Strukturierte Daten enthalten Bild-URLs, Kontext und Quelleninformationen
  5. Fortgeschrittene Clients können Bilder direkt in der Benutzeroberfläche rendern

Praktische Anwendungen:

  • Designinspiration und Erstellung von Moodboards
  • Produktrecherche und Wettbewerbsanalyse
  • Beschaffung von visuellen Inhalten für Präsentationen und Berichte
  • Bildüberprüfung und umgekehrte Suchfunktionen
  • Datenvisualisierung und Diagrammentdeckung

Architektonische Vorteile: Die Infrastruktur von Google

Dieser KI-gestützte Server erbt Jahrzehnte der technischen Verfeinerung von Googles Kern-Suchinfrastruktur und bietet Fähigkeiten, die unabhängig kaum zu replizieren wären.

Skalierung und Leistung:

Das Suchsystem von Google indiziert Hunderte von Milliarden Webseiten und verarbeitet jährlich Billionen von Anfragen mit Millisekunden-Latenz. Laut der Google Cloud-Dokumentation stellt diese global verteilte Infrastruktur sicher, dass KI-Agenten anspruchsvolle Rechercheaufgaben ohne Leistungseinbußen durchführen können.

Relevanz und Ranking:

Der Server nutzt die ausgefeilten Ranking-Algorithmen von Google, einschließlich PageRank und moderner KI-gesteuerter Nachfolger. Diese Systeme verstehen die Absicht und den Kontext von Anfragen und liefern die relevantesten, maßgeblichsten Ergebnisse zuerst – entscheidend für KI-Agenten, die beim ersten Versuch genaue Informationen benötigen.

Produktionsreife Zuverlässigkeit:

Im Gegensatz zu benutzerdefinierten Web-Scrapern, die mit Blockierungen, inkonsistenter Verfügbarkeit und sich ändernden HTML-Strukturen konfrontiert sind, bietet Google MCP Server AI eine stabile, offiziell unterstützte Methode für den Zugriff auf Webdaten. Diese Zuverlässigkeit bildet die Grundlage für komplexe, automatisierte Arbeitsabläufe, die von einem konsistenten Suchzugriff abhängen.

Wie es funktioniert: Implementierung von Google MCP Server AI

Das Verständnis der technischen Implementierung offenbart sowohl die Stärke als auch die Herausforderungen bei der Bereitstellung dieser Technologie. Das Model Context Protocol schafft eine standardisierte Kommunikationsschicht, aber die praktische Bereitstellung erfordert eine sorgfältige Konfiguration und Verwaltung.

Schritt 1: Verständnis der MCP-Architektur

Das Model Context Protocol etabliert eine Client-Server-Beziehung. Der KI-Agent (oder die Plattform, die ihn hostet) fungiert als MCP-Client, während der Google MCP Server als separater Dienst läuft. Die Kommunikation erfolgt über standardisierte Nachrichten, die bestimmte Werkzeuge (wie Suche oder Bildabfragen) anfordern und strukturierte Ergebnisse zurückgeben.

Beispiel: Ein KI-Agent benötigt aktuelle Informationen zu einem Thema. Er sendet eine MCP-Anfrage an den Google-Server, in der die Suchanfrage, Filter und die gewünschte Anzahl der Ergebnisse angegeben sind. Der Server führt die Suche aus und gibt strukturierte Daten zurück, die der Agent sofort verarbeiten kann.

Schritt 2: Serverkonfiguration und Bereitstellung

Die traditionelle Bereitstellung erfordert technisches Fachwissen. Entwickler müssen:

  • Google API-Anmeldeinformationen beschaffen und sicher verwalten
  • Den Server mit den richtigen Authentifizierungstoken konfigurieren
  • Umgebungsvariablen für API-Schlüssel und Suchmaschinen-IDs einrichten
  • Server-Endpunkte und Kommunikationsprotokolle definieren
  • Fehlerfälle und Ratenbegrenzung handhaben

Die Open-Source-Implementierung bietet die Grundlage, erfordert aber Kenntnisse der Befehlszeile und laufende Wartung.

Schritt 3: Client-Integration

Der MCP-Client muss so konfiguriert sein, dass er den Google-Server erkennt und mit ihm kommuniziert. Dies beinhaltet:

  • Hinzufügen des Servers zur Konfigurationsdatei des Clients
  • Angabe von Verbindungsparametern und Authentifizierungsmethoden
  • Definieren, auf welche Werkzeuge (Suche, Bilder) der Agent zugreifen kann
  • Einrichten von Fehlerbehandlungs- und Fallback-Mechanismen

Beispielkonfiguration (vereinfacht):

json
{
  "mcpServers": {
    "google-search": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/server.js"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "your-api-key",
        "SEARCH_ENGINE_ID": "your-engine-id"
      }
    }
  }
}

Schritt 4: Abfrageausführung und Ergebnisverarbeitung

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent Suchfunktionen über natürliche Sprache aufrufen. Der MCP-Client übersetzt diese Anfragen in strukturierte Werkzeugaufrufe:

  • Der Agent erkennt den Bedarf an externen Informationen
  • Der Client formuliert eine MCP-Anfrage mit den entsprechenden Parametern
  • Der Server führt die Google-Suche mit den angegebenen Filtern aus
  • Strukturierte Ergebnisse werden an den Agenten zurückgegeben
  • Der Agent integriert die Ergebnisse in seine Antwort

Beispiel-Workflow: Der Benutzer fragt: "Was sind die neuesten Entwicklungen im Quantencomputing?" Der Agent erkennt, dass dies aktuelle Informationen erfordert, ruft das Google-Suchwerkzeug mit Datumsfilterung für aktuelle Ergebnisse auf, erhält strukturierte Daten über die neuesten Durchbrüche und synthetisiert eine Antwort, die auf Live-Quellen basiert.

Schritt 5: Erweiterte Multi-Tool-Orchestrierung

Anspruchsvolle Anwendungsfälle verketten mehrere Werkzeuge miteinander. Ein Agent könnte:

  1. Marktforschungsdaten mittels Textsuche suchen
  2. Relevante Diagramme und Visualisierungen mittels Bildsuche finden
  3. Spezifische Behauptungen mit gezielten, exakten Phrasenabfragen überprüfen
  4. Die Ergebnisse in einem strukturierten Bericht zusammenstellen

Diese Orchestrierung erfordert intelligente Planung und Kontextmanagement – Fähigkeiten, die grundlegende Implementierungen von produktionsreifen Systemen unterscheiden.

Ergebnisse: Reale Anwendungen und Anwendungsfälle

Google MCP Server AI verwandelt theoretische Fähigkeiten in praktische Ergebnisse in verschiedenen Bereichen. Diese Anwendungsfälle zeigen den greifbaren Wert der Verankerung von KI-Agenten in Echtzeitinformationen.

📊 Automatisierte Marktforschung

Szenario: Ein Geschäftsanalyst benötigt Wettbewerbsinformationen über aufstrebende Akteure in der nachhaltigen Verpackungsindustrie.

Traditioneller Ansatz: Manuelle Suchen über mehrere Quellen, die 2-3 Stunden dauern, um Informationen von verschiedenen Websites, Nachrichtenartikeln und Branchenberichten zusammenzustellen und zu überprüfen.

Google MCP Server AI: Der Agent führt gezielte Suchen mit branchenspezifischen Filtern, Datumsbeschränkungen für aktuelle Entwicklungen und standortspezifischen Abfragen für maßgebliche Quellen durch. Stellt strukturierte Ergebnisse in 5-10 Minuten zusammen.

Hauptvorteile:

  • Datumsfilterung stellt sicher, dass nur aktuelle Entwicklungen (letzte 3-6 Monate) berücksichtigt werden
  • Standortspezifische Suchen zielen auf Branchenpublikationen und offizielle Quellen ab
  • Strukturierte Daten ermöglichen eine sofortige Analyse und einen Vergleich
  • Wiederholbarer Prozess für die laufende Wettbewerbsbeobachtung

💼 Echtzeit-Faktenprüfung

Szenario: Ein Content-Team muss Behauptungen in einem Artikelentwurf vor der Veröffentlichung überprüfen, um sicherzustellen, dass alle Statistiken und Aussagen der aktuellen Realität entsprechen.

Traditioneller Ansatz: Manuelle Überprüfung jeder Behauptung durch einzelne Suchen, Abgleich mehrerer Quellen, was 30-45 Minuten pro Artikel dauert.

Dieses KI-Tool: Der Agent identifiziert automatisch sachliche Behauptungen, führt gezielte Suchen zur Überprüfung durch und markiert Unstimmigkeiten oder veraltete Informationen in Echtzeit.

Hauptvorteile:

  • Exakte Phrasenübereinstimmung findet spezifische Behauptungen und ihre Quellen
  • Datumsfilterung identifiziert, ob Informationen aktualisiert wurden
  • Automatisierter Prozess reduziert die Überprüfungszeit um 80%
  • Konsistente Methodik verbessert die redaktionelle Qualität

📱 Visuelle Inhaltsentdeckung

Szenario: Ein Marketingteam, das eine Kampagne erstellt, benötigt Designinspiration und relevante Bilder für eine Produkteinführung im Bereich nachhaltige Mode.

Traditioneller Ansatz: Manuelle Bildersuchen, Speichern und Organisieren von Dutzenden potenzieller Bilder, Bewertung von Relevanz und Qualität – ein 1-2-stündiger Prozess.

Google MCP Server AI: Der Agent sucht nach relevanten Bildern basierend auf Kampagnenthemen, filtert bei Bedarf nach Nutzungsrechten und präsentiert kuratierte Optionen mit Quelleninformationen.

Hauptvorteile:

  • Abfragen in natürlicher Sprache: "minimalistische nachhaltige Modefotografie"
  • Strukturierte Ergebnisse enthalten Quell-URLs zur Lizenzüberprüfung
  • Schnelle Iteration von visuellen Konzepten und Themen
  • Integration in breitere Arbeitsabläufe zur Inhaltserstellung

🎯 Dynamische Forschungssynthese

Szenario: Ein Forscher muss den aktuellen Stand der KI-Sicherheitsforschung verstehen, einschließlich neuerer Veröffentlichungen, wichtiger Forscher und aufkommender Bedenken.

Traditioneller Ansatz: Stundenlange manuelle Suche in akademischen Datenbanken, Nachrichtenquellen und Websites von Forschungseinrichtungen, gefolgt von manueller Synthese und Organisation.

Der Server: Der Agent führt eine vielschichtige Suchstrategie aus – akademische Arbeiten (site:arxiv.org), Berichterstattung in den Nachrichten (datumsgefiltert), wichtige Forscher (exakte Namensübereinstimmung) – und synthetisiert die Ergebnisse zu einer strukturierten Übersicht.

Hauptvorteile:

  • Standortspezifische Suchen zielen auf maßgebliche Quellen ab (.edu, .gov, Forschungseinrichtungen)
  • Datumsfilterung stellt die Aktualität der Informationen sicher
  • Automatisierte Synthese reduziert die Recherchezeit von Stunden auf Minuten
  • Wiederholbarer Prozess zur laufenden Überwachung von Forschungsbereichen

Häufig gestellte Fragen

Ist die Nutzung von Google MCP Server AI kostenlos?

Die Google MCP Server AI selbst ist Open-Source-Software, benötigt aber Google API-Anmeldeinformationen, um zu funktionieren. Die Custom Search API von Google hat Nutzungsgrenzen – 100 Abfragen pro Tag sind kostenlos, mit kostenpflichtigen Stufen für höhere Volumen. Wenn jedoch über Plattformen wie Jenova darauf zugegriffen wird, ist der Server vorkonfiguriert und für Benutzer verfügbar, ohne dass sie API-Schlüssel direkt verwalten müssen.

Wie unterscheidet sich Google MCP Server AI von der normalen Google-Suche?

Obwohl beide auf die Suchinfrastruktur von Google zugreifen, bietet der MCP-Server einen programmatischen Zugriff, der für KI-Agenten optimiert ist. Er gibt strukturierte, saubere Daten anstelle von HTML-Seiten zurück, unterstützt erweiterte Filter, die in der Standardoberfläche nicht verfügbar sind, und lässt sich nahtlos in automatisierte Arbeitsabläufe integrieren. Er ist für den effizienten Informationskonsum durch Maschinen konzipiert, nicht für das menschliche Surfen.

Kann Google MCP Server AI nach Bildern suchen?

Ja, Google MCP Server AI beinhaltet die vollständige Integration von Google Images. KI-Agenten können Bilder basierend auf Textabfragen suchen, strukturierte Ergebnisse mit Bild-URLs und Kontext erhalten und in fortgeschrittenen Clients diese Bilder direkt in der Benutzeroberfläche rendern. Diese Funktion wird durch die Programmable Search Engine von Google mit konfigurierter Bildsuche ermöglicht.

Benötige ich technisches Fachwissen, um Google MCP Server AI zu nutzen?

Die traditionelle Bereitstellung erfordert erhebliches technisches Wissen – Verwaltung von API-Schlüsseln, Konfiguration von JSON-Dateien, Ausführen von Befehlszeilenservern. Moderne MCP-Clients wie Jenova abstrahieren diese Komplexität jedoch vollständig. Benutzer können auf die Fähigkeiten des Servers über eine einfache Benutzeroberfläche ohne jegliche Konfiguration oder technische Einrichtung zugreifen.

Funktioniert Google MCP Server AI auf mobilen Geräten?

Der Server selbst ist plattformunabhängig – er läuft als Backend-Dienst. Die Zugänglichkeit auf Mobilgeräten hängt vom verwendeten MCP-Client ab. Webbasierte Clients, die das MCP-Protokoll unterstützen, können die volle Funktionalität in mobilen Browsern bieten, während native mobile Apps MCP-Client-Funktionen implementieren müssten. Plattformen wie Jenova bieten mobil-responsive Oberflächen für den Zugriff auf MCP-gestützte Suchen.

Ist Google MCP Server AI genau und zuverlässig?

Die Genauigkeit des Servers hängt von der zugrunde liegenden Qualität von Google Search ab, die allgemein als Branchenstandard für die Websuche gilt. Laut der Google Cloud-Dokumentation ist die Infrastruktur produktionsreif und auf Zuverlässigkeit ausgelegt. Die Genauigkeit hängt jedoch auch davon ab, wie der KI-Agent die Suchergebnisse interpretiert und verwendet – anspruchsvolle Clients mit starken Denkfähigkeiten werden zuverlässigere Ergebnisse liefern.

Fazit: Die Brücke zwischen KI und Echtzeit-Wissen

Die Transformation von isolierten KI-Modellen zu echtzeitfähigen, weltbewussten Agenten stellt einen fundamentalen Wandel in den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz dar. Google MCP Server AI bietet die kritische Infrastruktur für diese Entwicklung und schafft eine standardisierte, zuverlässige Brücke zwischen KI-Denken und aktuellen Informationen.

Indem Agenten in Live-Suchdaten und visueller Intelligenz verankert werden, eliminiert der Server das Problem der Wissensgrenze, das KI-Systeme seit ihrer Entstehung geplagt hat. Agenten können nun Fakten überprüfen, aktuelle Trends entdecken und visuellen Kontext einbeziehen – Fähigkeiten, die sie von anspruchsvollen Textgeneratoren in echte Rechercheassistenten verwandeln.

Doch der Wert der Technologie liegt nicht in ihrer theoretischen Macht, sondern in ihrer praktischen Zugänglichkeit. Die Lücke zwischen einem leistungsstarken Protokoll und dem alltäglichen Nutzen ist der Punkt, an dem die meisten Innovationen scheitern. Jenova überbrückt diese Lücke und bietet die erste KI-Agenten-Plattform, die speziell für das MCP-Ökosystem entwickelt wurde. Mit dem vorintegrierten und für alle Benutzer zugänglichen Google MCP Server demokratisiert Jenova den Zugang zu erstklassigen Suchfunktionen, beseitigt technische Barrieren und ermöglicht es jedem, suchgestützte KI-Workflows zu erstellen.

Die Zukunft der KI ist keine isolierte Intelligenz – sie ist vernetzt, geerdet und lernt kontinuierlich von der Welt. Erleben Sie diese Zukunft noch heute mit Google MCP Server AI auf Jenova, wo leistungsstarke Suche auf intelligente Orchestrierung trifft.

Referenzen

  1. Offizielle Website des Model Context Protocol: https://www.modelcontext.com/
  2. Google Search MCP Server auf GitHub: https://github.com/mixelpixx/Google-Search-MCP-Server
  3. Google Cloud-Dokumentation zum Hosten von MCP-Servern: https://cloud.google.com/run/docs/host-mcp-servers