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OpenAI Web Search MCP Server

by tiovikram
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MIT License
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Integrations

  • Supports containerized deployment through Docker, with a pre-built image available from GitHub Container Registry, allowing portable and isolated execution of the MCP server.

  • Enables access to OpenAI's Web Search capabilities through both Chat Completions API and Responses API, allowing AI models to search the web for current information with customizable geographic context and citation handling.

Gumloop MCP 서버

Gumloop API를 위한 MCP 서버로, AI 모델이 표준화된 인터페이스를 통해 자동화를 관리하고 실행할 수 있도록 지원합니다.

특징

  • 흐름 관리 : 자동화를 시작하고 실행 상태를 모니터링합니다.
  • 작업 공간 검색 : 사용 가능한 통합 문서 및 저장된 자동화 흐름 나열
  • 입력 스키마 검색 : 흐름에 필요한 입력에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
  • 파일 작업 : 자동화에 사용되는 파일 업로드 및 다운로드
  • 컨텍스트 인식 실행 : 사용자 요구 사항에 맞는 입력 매개변수로 자동화를 실행합니다.

도구

startAutomation

특정 저장된 자동화에 대한 새로운 흐름 실행을 시작합니다.

입력:

  • user_id (문자열): 흐름을 시작하는 사용자의 ID
  • saved_item_id (문자열): 저장된 흐름의 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 흐름이 실행되는 프로젝트의 ID
  • pipeline_inputs (배열, 선택 사항): 흐름에 대한 입력 목록
    • input_name (문자열): 입력 노드의 'input_name' 매개변수
    • value (문자열): Input 노드에 전달될 값

반환: run_id, saved_item_id, workbook_id 및 URL을 포함한 실행 세부 정보가 포함된 응답

retrieveRunDetails

특정 흐름 실행에 대한 세부 정보를 검색합니다.

입력:

  • run_id (문자열): 검색할 흐름 실행의 ID
  • user_id (문자열, 선택 사항): 흐름을 시작하는 사용자의 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 흐름이 실행되는 프로젝트의 ID

반환: 상태, 출력, 타임스탬프 및 로그를 포함한 실행 세부 정보가 포함된 응답

listSavedFlows

사용자 또는 프로젝트에 저장된 모든 흐름 목록을 검색합니다.

입력:

  • user_id (문자열, 선택 사항): 항목을 나열할 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 항목을 나열할 프로젝트 ID

반환: 저장된 흐름 및 해당 메타데이터 목록이 포함된 응답

listWorkbooks

모든 통합 문서와 연관된 저장된 흐름의 목록을 검색합니다.

입력:

  • user_id (문자열, 선택 사항): 통합 문서를 나열할 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 통합 문서를 나열할 프로젝트 ID

반환: 통합 문서 및 연관된 저장된 흐름 목록이 포함된 응답

retrieveInputSchema

특정 저장된 흐름에 대한 입력 스키마를 검색합니다.

입력:

  • saved_item_id (문자열): 입력 스키마를 검색할 저장된 항목의 ID
  • user_id (문자열, 선택 사항): 흐름을 생성한 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 흐름이 있는 프로젝트 ID

반환: 흐름에 대한 입력 매개변수 목록이 포함된 응답

uploadFile

Gumloop 플랫폼에 단일 파일을 업로드합니다.

입력:

  • file_name (문자열): 업로드할 파일의 이름
  • file_content (문자열): Base64로 인코딩된 파일 내용
  • user_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 프로젝트 ID

반환: 성공 상태 및 파일 이름이 포함된 응답

uploadMultipleFiles

단일 요청으로 Gumloop 플랫폼에 여러 파일을 업로드합니다.

입력:

  • files (배열): 업로드할 파일 객체의 배열
    • file_name (문자열): 업로드할 파일의 이름
    • file_content (문자열): Base64로 인코딩된 파일 내용
  • user_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 프로젝트 ID

반환: 성공 상태 및 업로드된 파일 이름 목록이 포함된 응답

downloadFile

Gumloop 플랫폼에서 특정 파일을 다운로드합니다.

입력:

  • file_name (문자열): 다운로드할 파일의 이름
  • run_id (문자열): 파일과 연관된 흐름 실행의 ID
  • saved_item_id (문자열): 파일과 연관된 저장된 항목 ID
  • user_id (문자열, 선택 사항): 흐름 실행과 연관된 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 흐름 실행과 연관된 프로젝트 ID

반환: 요청된 파일 내용

downloadMultipleFiles

Gumloop 플랫폼에서 여러 개의 파일을 zip 아카이브로 다운로드합니다.

입력:

  • file_names (배열): 다운로드할 파일 이름 배열
  • run_id (문자열): 파일과 연관된 흐름 실행의 ID
  • user_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 사용자 ID
  • project_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 프로젝트 ID
  • saved_item_id (문자열, 선택 사항): 파일과 연관된 저장된 항목 ID

반환: 요청된 파일이 포함된 Zip 파일

설정

API 키

필수 기능에 액세스할 수 있는 Gumloop API 키를 만듭니다.

  1. Gumloop 작업 공간 설정 으로 이동
  2. 새로운 API 키 생성
  3. 생성된 키를 복사하세요

Claude Desktop과 함께 사용

Claude Desktop과 함께 사용하려면 claude_desktop_config.json 에 다음을 추가하세요.

NPX 사용하기

지엑스피1

Docker 사용하기
{ "mcpServers": { "gumloop": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "GUMLOOP_API_KEY", "gumloop-mcp-server" ], "env": { "GUMLOOP_API_KEY": "<YOUR_GUMLOOP_API_KEY>" } } } }

예시

자동화 시작

// Start a saved automation flow const result = await agent.callTool("startAutomation", { user_id: "user123", saved_item_id: "flow456", pipeline_inputs: [ { input_name: "search_query", value: "AI automation trends 2025" } ] });

실행 상태 확인

// Check the status of a running automation const result = await agent.callTool("retrieveRunDetails", { run_id: "run789", user_id: "user123" });

사용 가능한 흐름 나열

// Get all saved flows for a user const result = await agent.callTool("listSavedFlows", { user_id: "user123" });

파일 작업

// Upload a file to be used in an automation const result = await agent.callTool("uploadFile", { user_id: "user123", file_name: "data.csv", file_content: "base64EncodedFileContent..." });

응답 형식

서버는 Gumloop API 응답을 JSON 형식으로 반환합니다. 실행 세부 정보를 가져오는 예는 다음과 같습니다.

{ "user_id": "user123", "state": "RUNNING", "outputs": {}, "created_ts": "2023-11-07T05:31:56Z", "finished_ts": null, "log": [ "Starting automation flow...", "Processing input parameters...", "Executing node 1: Web Scraper..." ] }

제한 사항

  • API 호출에는 Gumloop의 속도 제한 및 사용 할당량이 적용됩니다.
  • 파일 업로드는 Gumloop API에서 허용하는 최대 크기로 제한됩니다.
  • 일부 기능에는 특정 구독 등급이 필요할 수 있습니다.
  • 서버에는 적절한 권한이 있는 유효한 Gumloop API 키가 필요합니다.

짓다

# Install dependencies pnpm install # Build the project pnpm run build # Start the server pnpm start

특허

이 MCP 서버는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

조건부 검색, 지리적 맞춤 설정, 자동 인용 기능을 통해 AI 모델이 응답을 생성하기 전에 웹에서 최신 정보를 검색할 수 있도록 합니다.

  1. 특징
    1. 도구
      1. startAutomation
      2. retrieveRunDetails
      3. listSavedFlows
      4. listWorkbooks
      5. retrieveInputSchema
      6. uploadFile
      7. uploadMultipleFiles
      8. downloadFile
      9. downloadMultipleFiles
    2. 설정
      1. API 키
      2. Claude Desktop과 함께 사용
    3. 예시
      1. 자동화 시작
      2. 실행 상태 확인
      3. 사용 가능한 흐름 나열
      4. 파일 작업
    4. 응답 형식
      1. 제한 사항
        1. 짓다
          1. 특허

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