GPT Research MCP Server

# GPT Research MCP Server 実装仕様書 ## 概要 OpenAI GPT-5.1 の Responses API と組み込み Web Search ツールを活用したリサーチ MCP サーバーを実装する。 ## 技術スタック | コンポーネント | 技術 | |---------------|------| | パッケージ管理 | uv | | Python バージョン | 3.12 | | MCP フレームワーク | FastMCP 2.0 | | OpenAI クライアント | openai (公式ライブラリ) | | モデル | gpt-5.1 | ## アーキテクチャ ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ MCP Client │ │ (Claude Desktop等) │ └─────────────────────┬───────────────────────────────────┘ │ STDIO ┌─────────────────────▼───────────────────────────────────┐ │ FastMCP Server │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ @mcp.tool │ │ │ │ research(query: str) │ │ │ └───────────────────┬───────────────────────────────┘ │ └──────────────────────┼──────────────────────────────────┘ │ ┌──────────────────────▼──────────────────────────────────┐ │ OpenAI Responses API │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ model: gpt-5.1 │ │ │ │ tools: [web_search] │ │ │ └───────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 依存関係 ```toml # pyproject.toml [project] name = "gpt-research-mcp" version = "0.1.0" requires-python = ">=3.12" dependencies = [ "fastmcp>=2.0.0", "openai>=1.0.0", ] ``` ## 環境変数 | 変数名 | 必須 | 説明 | |--------|------|------| | `OPENAI_API_KEY` | ✅ | OpenAI API キー | ## MCP ツール仕様 ### `research(query: str) -> str` **説明**: GPT-5.1 の Web Search 機能を使用してクエリを調査し、結果を返す **パラメータ**: - `query` (str): 調査したい質問やトピック **戻り値**: - `str`: GPT-5.1 が生成したリサーチ結果（引用情報を含む） **内部処理**: 1. OpenAI クライアントを初期化 2. Responses API を呼び出し（`web_search` ツール付き） 3. レスポンスからテキストと引用を抽出 4. フォーマットして返却 ## 実装コード ### main.py ```python import os from fastmcp import FastMCP from openai import OpenAI # FastMCP サーバーインスタンス mcp = FastMCP(name="GPT Research Server") # OpenAI クライアント（環境変数から自動で API キーを読み込み） client = OpenAI() @mcp.tool def research(query: str) -> str: """ GPT-5.1とWeb検索を使用してクエリを調査します。 Args: query: 調査したい質問やトピック Returns: 調査結果（引用情報を含む） """ # Responses API で Web Search を実行 response = client.responses.create( model="gpt-5.1", tools=[ { "type": "web_search", "search_context_size": "medium", # low/medium/high } ], input=query, ) # レスポンステキストを取得 result_text = response.output_text # 引用情報を抽出してフォーマット citations = [] for item in response.output: if hasattr(item, 'type') and item.type == "message": for content in item.content: if hasattr(content, 'annotations'): for annotation in content.annotations: citations.append(f"- [{annotation.title}]({annotation.url})") # 結果と引用を結合 if citations: result_text += "\n\n## Sources\n" + "\n".join(citations) return result_text if __name__ == "__main__": mcp.run() ``` ## ディレクトリ構成 ``` gpt-research-mcp/ ├── .python-version # Python 3.12 ├── pyproject.toml # プロジェクト設定 ├── uv.lock # 依存関係ロック ├── main.py # MCPサーバー実装 ├── docs/ │ └── spec.md # この仕様書 └── README.md # 使用方法 ``` ## 使用方法 ### 1. 依存関係のインストール ```bash uv sync ``` ### 2. 環境変数の設定 ```bash export OPENAI_API_KEY="sk-..." ``` ### 3. サーバーの起動 ```bash uv run python main.py ``` ### 4. Claude Desktop への登録 `~/.claude/claude_desktop_config.json`: ```json { "mcpServers": { "gpt-research": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "/path/to/gpt-research-mcp/main.py"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-..." } } } } ``` ## OpenAI Responses API リファレンス ### 基本的な Web Search 呼び出し ```python response = client.responses.create( model="gpt-5.1", tools=[{"type": "web_search"}], input="検索クエリ", ) ``` ### 設定オプション #### search_context_size Web から収集する情報量を制御: - `low`: 最速だが情報量少 - `medium`: バランス（デフォルト） - `high`: 詳細だが遅い・コスト高 #### user_location 地域ベースの結果を最適化: ```python "user_location": { "type": "approximate", "country": "JP", "city": "Tokyo", "timezone": "Asia/Tokyo" } ``` ### レスポンス構造 ```python response.output_text # 生成されたテキスト response.output # 詳細な出力配列（メッセージ、引用等） ``` ### 引用の抽出 ```python for item in response.output: if item.type == "message": for content in item.content: if hasattr(content, 'annotations'): for annotation in content.annotations: print(f"Title: {annotation.title}") print(f"URL: {annotation.url}") ``` ## 参考リンク - [OpenAI Web Search Tool Guide](https://platform.openai.com/docs/guides/tools-web-search) - [OpenAI Cookbook: Responses API](https://cookbook.openai.com/examples/responses_api/responses_example) - [GPT-5.1 Model Documentation](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.1) - [FastMCP Documentation](https://gofastmcp.com/tutorials/create-mcp-server) - [Python MCP SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) - [OpenAI Python Library](https://github.com/openai/openai-python)