Google Books MCP Server
Enables natural language book searches using the Google Books API to retrieve detailed metadata including titles, authors, publishers, and ISBNs. Supports both Japanese and English queries with configurable result counts.
README
Google Books MCP Server
Google Books APIを使って書籍を自然言語で検索し、ISBN付きの書籍リストを返すMCPサーバです。
機能
- 自然言語のキーワードで書籍を全文検索(日本語・英語対応)
- タイトル・著者・出版社・ISBN-13/ISBN-10 を一覧表示
- 取得件数を 1〜40 件の範囲で指定可能
必要環境
- Node.js 18 以上(組み込み
fetchを使用) - Google Books API キー
セットアップ
1. Google Books API キーの取得
- Google Cloud Console でプロジェクトを作成
- 「APIとサービス」→「ライブラリ」で Books API を有効化
- 「APIとサービス」→「認証情報」で APIキー を作成
料金:無料(1日1,000リクエストまで)
2. 依存パッケージのインストールとビルド
cd /Users/makiuchi/Documents/mcpsample
npm install
npm run build
build/index.js が生成されます。
ツール仕様
search_books
| パラメータ | 型 | 必須 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|---|
query |
string | ✓ | — | 自然言語の検索クエリ(例:「Pythonの入門書」) |
maxResults |
number | — | 10 | 取得件数(1〜40) |
出力例:
1. 「入門 Python 3」
著者: Bill Lubanovic
出版社: オライリー・ジャパン
ISBN-13: 9784873117386
ISBN-10: 4873117380
2. 「Pythonチュートリアル」
著者: Guido van Rossum
出版社: Python Software Foundation
ISBN情報なし
動作確認
MCP Inspector で単体テスト(Claude Desktop不要)
GOOGLE_BOOKS_API_KEY=your_api_key npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
ブラウザで Inspector が開くので、search_books ツールを選んでクエリを入力してテストできます。
テストケース
| クエリ | 期待される結果 |
|---|---|
Python 入門 |
書籍リストとISBNが返る |
machine learning |
英語書籍も検索できる |
zzzzzznotexist99999 |
「見つかりませんでした」メッセージ |
| (APIキー未設定) | 明確なエラーメッセージ |
AWS App Runner へのデプロイ
HTTPエンドポイント(/mcp)として公開し、AWS App Runner で稼働させる手順です。
前提条件
- AWS CLI が設定済みであること(
aws configureまたは--profile指定) - Docker がインストール済みであること
- 対象リージョン:
ap-northeast-1(変更する場合は以下のコマンド内を置き換え)
以降の例では <ACCOUNT_ID> を実際の AWS アカウント ID に読み替えてください。
1. ECR リポジトリ作成
aws ecr create-repository --repository-name mcp-booksearch --region ap-northeast-1
2. IAM ロール作成
App Runner → ECR アクセス用ロール(イメージ取得に使用)
aws iam create-role \
--role-name AppRunnerECRAccessRole \
--assume-role-policy-document '{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[{
"Effect":"Allow",
"Principal":{"Service":"build.apprunner.amazonaws.com"},
"Action":"sts:AssumeRole"
}]
}'
aws iam attach-role-policy \
--role-name AppRunnerECRAccessRole \
--policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSAppRunnerServicePolicyForECRAccess
App Runner インスタンスロール(Secrets Manager アクセスに使用)
aws iam create-role \
--role-name AppRunnerInstanceRole \
--assume-role-policy-document '{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[{
"Effect":"Allow",
"Principal":{"Service":"tasks.apprunner.amazonaws.com"},
"Action":"sts:AssumeRole"
}]
}'
aws iam put-role-policy \
--role-name AppRunnerInstanceRole \
--policy-name SecretsManagerAccess \
--policy-document '{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[{
"Effect":"Allow",
"Action":"secretsmanager:GetSecretValue",
"Resource":"arn:aws:secretsmanager:ap-northeast-1:<ACCOUNT_ID>:secret:mcp-booksearch/*"
}]
}'
3. Secrets Manager に API キーを登録
注意: シークレットはプレーンな文字列(キーの値のみ)で保存してください。JSON形式にすると環境変数にJSON文字列がそのまま注入されてしまいます。
aws secretsmanager create-secret \
--name mcp-booksearch/google-books-api-key \
--secret-string 'YOUR_GOOGLE_BOOKS_API_KEY' \
--region ap-northeast-1
作成後に表示される ARN(arn:aws:secretsmanager:...:secret:mcp-booksearch/google-books-api-key-XXXXXX)を手順5で使います。
4. Docker イメージをビルドして ECR にプッシュ
Apple Silicon (M1/M2/M3) の場合は --platform linux/amd64 が必須です。
# ECR にログイン
aws ecr get-login-password --region ap-northeast-1 | \
docker login --username AWS --password-stdin <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
# ビルド・タグ・プッシュ
docker build --platform linux/amd64 -t mcp-booksearch .
docker tag mcp-booksearch:latest <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/mcp-booksearch:latest
docker push <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/mcp-booksearch:latest
5. App Runner サービス作成
aws apprunner create-service \
--service-name mcp-booksearch \
--source-configuration '{
"ImageRepository": {
"ImageIdentifier": "<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/mcp-booksearch:latest",
"ImageConfiguration": {
"Port": "8080",
"RuntimeEnvironmentSecrets": {
"GOOGLE_BOOKS_API_KEY": "<SECRET_ARN>"
}
},
"ImageRepositoryType": "ECR"
},
"AuthenticationConfiguration": {
"AccessRoleArn": "arn:aws:iam::<ACCOUNT_ID>:role/AppRunnerECRAccessRole"
}
}' \
--instance-configuration '{
"Cpu": "0.25 vCPU",
"Memory": "0.5 GB",
"InstanceRoleArn": "arn:aws:iam::<ACCOUNT_ID>:role/AppRunnerInstanceRole"
}' \
--health-check-configuration '{
"Protocol": "HTTP",
"Path": "/health",
"Interval": 10,
"Timeout": 5,
"HealthyThreshold": 1,
"UnhealthyThreshold": 5
}' \
--region ap-northeast-1
デプロイ完了(RUNNING になるまで約5〜8分)を確認:
aws apprunner describe-service \
--service-arn <SERVICE_ARN> \
--region ap-northeast-1 \
--query 'Service.Status' --output text
6. 動作確認
# ヘルスチェック
curl https://<SERVICE_URL>/health
# → {"status":"ok"}
# MCP initialize
curl -X POST https://<SERVICE_URL>/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'
# 書籍検索
curl -X POST https://<SERVICE_URL>/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"search_books","arguments":{"query":"Pythonの入門書","maxResults":3}}}'
7. MCP クライアントへの登録
{
"mcpServers": {
"google-books": {
"url": "https://<SERVICE_URL>/mcp"
}
}
}
イメージ更新・再デプロイ
コードを変更した場合は手順4を再実行後、以下で再デプロイします:
aws apprunner start-deployment \
--service-arn <SERVICE_ARN> \
--region ap-northeast-1
API キーの更新
aws secretsmanager update-secret \
--secret-id mcp-booksearch/google-books-api-key \
--secret-string 'NEW_API_KEY' \
--region ap-northeast-1
更新後は再デプロイが必要です。
Claude Desktop への登録
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追記します。
{
"mcpServers": {
"google-books": {
"command": "node",
"args": ["/Users/makiuchi/Documents/mcpsample/build/index.js"],
"env": {
"GOOGLE_BOOKS_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
設定後は Claude Desktop を完全に再起動してください。
登録後は「Pythonの入門書を探して」などと質問するだけで書籍を検索できます。
ファイル構成
mcpsample/
├── src/
│ └── index.ts # MCPサーバ本体
├── build/ # コンパイル後(git除外)
├── package.json
├── tsconfig.json
└── .gitignore
開発
TypeScriptのウォッチモード(ファイル変更を検知して自動コンパイル):
npm run dev
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.