Yandex Search MCP Server
Официальный MCP-сервер Яндекса для веб-поиска через Yandex Search API: ответы со ссылками на источники и генеративный ответ
- 47 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запросы отправляются в платный облачный API
- Требует API-ключ сервисного аккаунта
Установка
- Работает в
- Сервисы
Ручная установка
{
"mcpServers": {
"yandexSearch": {
"type": "sse",
"url": "https://d5de9siimt9bkld7viic.emzafcgx.apigw.yandexcloud.net:3000/sse",
"headers": {
"ApiKey": "<your_api_key>",
"FolderId": "<your_folder_id>"
}
}
}
}Тот же блок подходит для VS Code в .vscode/mcp.json.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Запросы отправляются в платный облачный API
- Требует API-ключ сервисного аккаунта
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер дает агенту два инструмента: веб-поиск в реальном времени с источниками и поиск с генеративным ответом, который собирает модель Яндекса по результатам выдачи. Подключиться можно к удаленному серверу Яндекса по SSE, передав API-ключ и ID каталога в заголовках, или запустить сервер локально через Docker, Podman или Python. Для работы нужен аккаунт в Yandex Search API и сервисный аккаунт с нужной ролью.
Для кого. Для разработчиков и исследователей, которым нужен свежий поиск по русскоязычному интернету в агенте.
Подходит, если
- Нужны актуальные данные из интернета, особенно по российским источникам
- Нужен короткий ответ со ссылками вместо списка страниц
- Нельзя пользоваться западными поисковыми API
Не подходит, если
- Нет платежного аккаунта в Yandex Cloud
- Нужен поиск по закрытым документам компании
Пример запроса к агенту
Найди через yandexSearch последние изменения в правилах маркировки товаров и дай ссылки на источникиMCP
- Транспорт
- sse
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
SEARCH_API_KEYобязательная, секрет- API-ключ Yandex Search API для локального запуска
FOLDER_IDобязательная- ID каталога Yandex Cloud
Ограничения
Search API платный, нужен API-ключ со scope yc.search-api.execute и роль search-api.webSearch.user у сервисного аккаунта. Удаленный сервер работает по SSE, клиентам без поддержки SSE нужен mcp-remote. Названия инструментов в разных разделах README расходятся. Последнее обновление в марте 2026, новые серверы Яндекс развивает в репозитории yandex-cloud/mcp.
Как отключить. Удалите блок yandexSearch из конфигурации MCP клиента и отзовите API-ключ в консоли Yandex Cloud.
Частые вопросы
Чем отличается от поиска в yandex-cloud/mcp?
Это более ранний отдельный сервер. В наборе Yandex Cloud поиск ставится через npm-пакет с OAuth-авторизацией.
Можно ли запустить без удаленного сервера?
Да, README описывает сборку Docker-образа и запуск server.py на Python с переменными SEARCH_API_KEY и FOLDER_ID.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
MCP-сервер поиска Яндекса на TypeScript
yandex-search-mcp
MCP-сервер на TypeScript для Yandex Search API с собственным парсером результатов и тестами
MCP поиска Яндекса на .NET с AOT-компиляцией
Yandex Search MCP Server (.NET)
MCP-сервер поиска Яндекса на .NET 10 с нативной AOT-сборкой, конвертацией страниц в Markdown и поиском по regex
MCP-сервер Yandex Cloud Search API v2: Вордстат и веб-поиск с файловым кешем, нормализацией дат и устойчивостью к 429
MCP поиска картинок Яндекса
mcp-yandex-search-api
MCP-сервер на Python для поиска изображений в индексе Яндекс Картинок через Yandex Search API
MCP-серверы Yandex Cloud
Yandex Cloud MCP Servers
Официальный набор MCP-серверов Yandex Cloud: документация, поиск, развертывание приложений, serverless-функции, контейнеры и каталог данных
MCP-сервер от ZAI.ONE сводит Директ, Метрику, поиск, Wordstat и Вебмастер в одном агенте, с мастером настройки и включаемыми пишущими операциями
Коротко о README
README на английском описывает два инструмента поиска и порядок получения API-ключа и ID каталога. Рекомендуемый способ это удаленный сервер: даны пошаговые инструкции для Claude Desktop через mcp-remote, для Cursor и VS Code с типом sse. Для локального запуска описаны сборка контейнера в Docker или Podman и запуск на Python, приведены примеры запросов и советы по устранению проблем.