Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Baidu search results and Chinese SERP data via the Apify Baidu Search Scraper, hosted MCP.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/Baidu-Search-ScraperEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http baidu-search 'https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/Baidu-Search-Scraper'Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"baidu-search": {
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/Baidu-Search-Scraper"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"baidu-search": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/Baidu-Search-Scraper"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/Baidu-Search-ScraperLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub johnisanerd, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
English | 中文
The most efficient, reliable, and developer-friendly way to use the Baidu API.
Actor page: apify.com/johnvc/Baidu-Search-Scraper Input schema: apify.com/johnvc/Baidu-Search-Scraper/input-schema
The Baidu API (百度) runs a Baidu search for any keyword and returns clean, structured JSON. Each run gives you organic results (title, link, snippet, position), answer boxes, related videos, "people also search for" suggestions, related searches, and trending top searches, plus per-page metadata and pagination details. It supports desktop, mobile, and tablet results, Simplified and Traditional Chinese localization, time-range filtering, and multi-page pagination.
git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-Baidu-Search-Scraper.git
cd Apify-Baidu-Search-Scraper
# Install UV if you do not have it:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync
cp .env.example .env
uv run python baidu-search-scraper.py
export APIFY_API_TOKEN="your_api_key_here"
uv run python baidu-search-scraper.py
Complete SERP coverage. One call returns the full Baidu results page as structured data: organic listings, answer boxes, related videos, "people also search for", related searches, and trending top searches. You get the whole page, not just ten blue links.
Built for China-market research. Target Simplified or Traditional Chinese results, switch between desktop, mobile, and tablet, and filter by a precise date range. That makes it practical for SEO, market research, and brand monitoring in Chinese-language markets.
Predictable, pay-per-use pricing. Billing is per run plus per page processed, with no monthly rental. You pay for the searches you actually make, and you control cost directly with the page limit.
Clean, consistent JSON. Every response uses the same shape, so you parse results once and reuse the code across queries. Per-page metadata and pagination details make it easy to page through larger result sets.
Easy to automate. Call it from Python in a few lines, or load it as an MCP tool so assistants like Claude and Cursor can run Baidu searches for you on demand.
A single-page desktop search for one keyword. This is the cheapest way to try the API.
{
"query": "machine learning", "device": "desktop", "max_pagination": 1 }
A multi-field search with Simplified Chinese localization, more results per page, and a date-range filter.
{
"query": "机器学习", "device": "desktop", "localization": 2, "page": 1, "num_results": 20, "time_period": "stf=1748994000,1749600000|stftype=1", "max_pagination": 3 }
| Parameter | Type | Required | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|---|
query | string | Yes | - | The search term to look up on Baidu. | |
device | string | No | desktop | Device to simulate: desktop, mobile, or tablet. | |
localization | integer | No | 1 | Language filter: 1 = all languages, 2 = Simplified Chinese, 3 = Traditional Chinese. | |
page | integer | No | 1 | Starting page number for results. | |
num_results | integer | No | 10 | Results to retrieve per page (max 50). | |
time_period | string | No | (none) | Date-range filter using Unix timestamps, format `stf=START_UNIX,END_UNIX | stftype=1`. Leave blank for all dates. |
max_pagination | integer | No | 3 | Maximum pages to fetch (0 = no limit). | |
output_file | string | No | (none) | Optional filename to save results; auto-generated if omitted. |
A representative response for the query machine learning. Some related arrays are trimmed here for readability; they are returned with the same per-item structure shown for organic_results.
{
"query": "machine learning", "device": "desktop", "localization": 1, "page": 1, "num_results": 10, "filter_results": null, "time_period": null, "max_pagination": 3, "total_results_found": 29, "pages_processed": 3, "search_metadata": { "device": "desktop", "localization": 1, "filter_results": null, "time_period": null, "max_pagination": 3, "pagination_limit_reached": true }, "pagination_info": { "total_pages": 3, "current_page": 1, "max_pagination_set": 3, "pagination_stopped_by_limit": true }, "organic_results": [ { "position": 2, "title": "机器学习 - 百度百科", "link": "https://baike.baidu.com/item/机器学习/217599", "displayed_brand": "百度百科", "snippet": "机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。" }, { "position": 6, "title": "MACHINE LEARNING Definition & Meaning - Merriam-Webster", "link": "https://www.merriam-webster.com/dictionary/machine%20learning", "snippet": "machine learning noun: a computational method that is a subfield of artificial intelligence and that enables a computer to learn to perform tasks by analyzing a large dataset." } ], "answer_box": [], "related_videos": [], "people_also_search_for": [], "related_searches": [], "top_searches": [] }
You can load the Baidu API as an MCP tool so assistants call it for you. The MCP server URL preloads just this one Actor:
https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper
Authenticate with OAuth in the browser when offered, or with your Apify API token (the same APIFY_API_TOKEN used by the Python example). Get a token at https://console.apify.com/settings/integrations and a free Apify account at https://apify.com?fpr=9n7kx3 .
Cowork is the desktop app's automation mode. To give it the Baidu API as a tool, add the Apify MCP server as a connector.
claude_desktop_config.json directly).~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "apify": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper" ] } } }
Download the desktop app and start a free trial: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg More help: https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop
Claude Code is the command-line tool. Add the Actor's MCP server with one command:
claude mcp add --transport http apify \
"https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper"
To use a token instead of browser OAuth:
claude mcp add --transport http apify \
"https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper" \ --header "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
Then verify with claude mcp list, or run /mcp inside a session. Ask Claude Code to call the Baidu API.
Try Claude Code free: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP docs: https://code.claude.com/docs/en/mcp
On claude.ai you add Apify as a connector, then enable just this Actor's tool.
johnvc/Baidu-Search-Scraper.https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper, using OAuth when prompted.Open Claude on the web: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg
Cursor reads MCP servers from a project file at .cursor/mcp.json.
.cursor/mcp.json:{
"mcpServers": { "apify": { "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper" } } }
{
"mcpServers": { "apify": { "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-Scraper", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" } } } }
New to Cursor? Get it here: https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX
ChatGPT connects to the Apify MCP server through Developer mode (available on ChatGPT Pro, Plus, Business, Enterprise, and Education plans).
https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/Baidu-Search-ScraperSolo se muestra el principio; lee el resto en el repo