Gargalos na coleta de dados
Os rastreadores tradicionais enfrentam mecanismos anti-escalada, e a coleta manual não pode atender às necessidades de projetos de grande escala.
solução integrada
- automação de processos::
- Escreva scripts de shell para percorrer arquivos de palavras-chave
- Código de amostra:
while read kw; do npx g-search-mcp --keywords "$kw" > output_${kw}.json; done < keywords.txt
- Aprimoramento de dados::
- combinando
--localeParâmetros para obter resultados multilíngues - fazer uso de
--limit 50Ampliação do tamanho da amostra
- combinando
- Processamento de resultados::
- Analisando dados com o módulo json do Python
- Pandas recomendados para fazer a desduplicação e a análise dos resultados
Recomendações ampliadas
Uso avançado:
- Configuração de tarefas programadas (cron ou Windows Task Plan)
- Integração à estrutura do Scrapy como uma fonte de dados suplementar
- Rastreamento secundário usando os URLs nos resultados
Essa resposta foi extraída do artigoG-Search-MCP: servidor MCP para pesquisas gratuitas no GoogleO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o G-Search-MCP para a coleta automatizada de informações em projetos de mineração de dados?
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