目前很有名的是 brave 瀏覽器官方出的 brave-search-mcp-server, 缺點是即使是免費版還是需要先交出信用卡資訊, 讓人怕怕, 免費版有 2000 次基本搜尋, 感覺是用不完拉?

替代方案：web-search

github: https://github.com/pskill9/web-search

如果對信用卡綁定有疑慮，也可以考慮另一個網友開發的專案 web-search。這個專案最大的特色是：

• 不需要 API key
• 背後其實就是呼叫 Google Search 的 HTTP endpoint

其實這自己要實作也不難, 背後應該都是打 搜尋的 http endpoint,

差別在於：

• Brave → 針對 LLM 使用場景有做特別優化，例如 Summarizer API，會先幫你把搜尋結果整理成摘要。
• Google Search API (或自製) → 只會單純回傳搜尋結果，後續的摘要或整合要靠 LLM 自己做。

特別為 LLM 打造的設計的 Summarizer API：

傳統搜尋 API → 只會給你一堆網頁結果。

LLM 如果自己讀這一大堆結果 → 會消耗 token，效能差。

Brave Summarizer API → 直接幫你整理好，用少量 token 就能把答案插入到 LLM 的回答裡。

你可以把他想像成是 api 化的 perplexity, 或著你在 google search 有時會遇到的 ai 摘要:

市場上還缺的東西：結構化文件 → LLM 好讀格式

除了搜尋這塊，其實還有一個被忽略的需求：把結構化文件轉成 LLM 好讀的文本。 (還是其實有了?歡迎網友提供)

像 Notion、Slack、Google Docs API 等服務，它們回傳的不是純文字，而是一份由各種 component/block 組成的結構。

例如 Notion 的 JSON：

請去感受一下: https://gist.github.com/JHIH-LEI/0a4a9274a390079aa090506de824d1d8

這對人或 LLM 來說並不好讀，需要額外轉換才比較好看懂, 其實以上這麼肉肉長的內容長這樣而已:

所以如果都能轉換人類好讀的版本就會簡單許多, 或許可以用 類似 markdown 語法：

# 測試標題
內文第一行
內文第二行

<H1> 測試標題
<p> 內文第一行
<p> 內文第二行

所以你發現了嗎? 打造 MCP SERVER 其實不是想像中的那麼直線思考, 並不是單純把一個 RESTful API 包裝成一個 Tool 就結束了, 真正的挑戰在於：當操作者變成 LLM 時，你設計的服務該如何轉換思維，才能讓 AI 更有效率、更自然地使用?

也就是說，MCP Server 的重點不是「API 封裝」，而是「為 LLM 重新設計服務體驗」。