What can you do with this server?

The MCP Info Gatherer server provides a unified interface to search and retrieve information from multiple online sources and identify trends. It offers the following tools: * Web Search (search_web): Search the internet using Tavily API. * Twitter/X Search (search_twitter): Search posts and discussions (requires Bearer Token). * Telegram Search (search_telegram): Search messages across all channels, with user mode (API credentials) or bot mode (Bot Token). * Telegram Channel Search (search_telegram_channel): Search within a specific channel by username, chat ID, or invite link. * Telegram Channel Info (get_telegram_channel_info): Get channel title, description, subscriber count. * GitHub Repository Search (search_github): Search repos with qualifiers like language, stars, topics (optional token). * GitHub Code Search (search_github_code): Search code snippets. * GitHub Issues/PR Search (search_github_issues): Search issues and pull requests. * Hugging Face Model Search (search_huggingface): Search models (free, no key). * Hugging Face Dataset Search (search_huggingface_datasets): Search datasets (free). * arXiv Paper Search (search_arxiv): Search papers by query or category (free). * Trend Analysis (get_trends): Get trends on a topic from web, Twitter, GitHub, HuggingFace, or arXiv. All results are returned as structured JSON. The server supports stdio and SSE transport, and can be deployed via systemd with reverse proxy.

Which integrations are available for this server?

Search scientific articles on arXiv by query or category (e.g., cat:cs.AI). Search repositories, code, and issues on GitHub. Supports qualifiers like language, stars, org, etc. Search AI models and datasets on Hugging Face Hub. Search messages across Telegram channels and groups, and get channel info. Supports both user mode (full history) and bot mode (limited).

How do I use MCP Info Gatherer?

1. Click on "Deploy Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP Info Gatherer Search web and Twitter for latest AI news" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

MCP Info Gatherer

by ESkuratov

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Remote

MCP Info Gatherer

MCP-сервер для сбора информации из разных источников: веб, Twitter/X, Telegram, GitHub, Hugging Face и arXiv. Реализует протокол MCP (Model Context Protocol).

Источники

Источник	Поиск	Тренды	API	Статус
Web (Tavily)	✅	✅	Требуется ключ	Работает
Twitter/X (API v2)	✅	✅	Требуется Bearer Token	Работает
Telegram (Telethon MTProto)	✅ User mode / ⚠️ Bot mode	—	API ID + Hash + Phone / Bot Token	Работает
GitHub (REST API)	✅ репозитории, код, issues	✅	Без ключа (60 req/h)	Работает
Hugging Face (Hub API)	✅ модели, датасеты	✅	Без ключа	Работает
arXiv (API)	✅ статьи	✅	Без ключа	Работает

Related MCP server: reach-mcp

Установка

# Установка через uv
uv sync

# С тестовыми зависимостями
uv sync --group test

Настройка

Скопируйте .env.example в .env и укажите ключи:

cp .env.example .env

# WEB SEARCH — обязательный для search_web
TAVILY_API_KEY="tvly-..."

# TWITTER / X — опционально (требуется подписка X API)
X_BEARER_TOKEN="..."

# TELEGRAM — два режима:
# User mode (полноценный поиск по истории):
TELEGRAM_API_ID="12345"       # из my.telegram.org/apps
TELEGRAM_API_HASH="ваш_хэш"  # оттуда же
TELEGRAM_PHONE="+79001234567" # ваш номер телефона
# Bot mode (ограниченный — только последние сообщения):
TELEGRAM_BOT_TOKEN="токен_от_BotFather"

# GITHUB — опционально (для 5000 req/h вместо 60)
GITHUB_TOKEN="..."

# HUGGING FACE — опционально
HF_TOKEN="..."

Tavily API ключ — получить на tavily.com
X Bearer Token — получить в developer.x.com (требуется Basic/Pro подписка)
Telegram API ID и Hash — получить на my.telegram.org/apps (бесплатно)
Telegram Bot Token — получить у @BotFather
GitHub Token — создать в Settings → Developer settings → Personal access tokens
GitHub, Hugging Face, arXiv — работают без ключа

Запуск

# stdio (для интеграции с MCP-хостами — Claude Desktop, Cline, crewAI)
uv run mcp-info-gatherer

# SSE (для отладки и удалённого доступа)
uv run mcp-info-gatherer --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8002

Развёртывание на VPS

Для удалённого доступа сервер запускается с SSE-транспортом.

Docker (рекомендуется)

В репозитории готовы Dockerfile, docker-compose.yml и конфиги в deploy/.

# 1. Склонировать репозиторий на VPS
git clone https://github.com/ESkuratov/mcp-info-gatherer.git /opt/mcp-info-gatherer
cd /opt/mcp-info-gatherer

# 2. Создать .env с ключами (см. .env.example)
cp .env.example .env
nano .env

# 3. Запустить
docker compose up -d --build

# Проверка
docker compose ps
curl -s http://127.0.0.1:8002/sse

Контейнер слушает 127.0.0.1:8002 — наружу отдаёт nginx (см. ниже). Telegram session (telegram_user_session.session) хранится в volume mcp_data и переживает перезапуски контейнера.

User mode Telegram на VPS: при первом запуске Telethon запросит код из Telegram. Проще авторизоваться локально (uv run mcp-info-gatherer), затем скопировать telegram_user_session.session в volume:

docker cp telegram_user_session.session mcp-info-gatherer:/data/

systemd (автозапуск при перезагрузке)

sudo cp deploy/mcp-info-gatherer.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now mcp-info-gatherer

Nginx + HTTPS

sudo cp deploy/nginx.conf /etc/nginx/sites-available/mcp-info-gatherer
# заменить mcp.example.com на свой домен
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/mcp-info-gatherer /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

Сертификат Let's Encrypt:

sudo apt install certbot python3-certbot-nginx
sudo certbot --nginx -d mcp.example.com

systemd-сервис (без Docker)

/etc/systemd/system/mcp-info-gatherer.service:

[Unit]
Description=MCP Info Gatherer
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=www-data
WorkingDirectory=/opt/mcp-info-gatherer
EnvironmentFile=/opt/mcp-info-gatherer/.env
ExecStart=/opt/mcp-info-gatherer/.venv/bin/uv run mcp-info-gatherer --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8002
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now mcp-info-gatherer

Reverse proxy (рекомендуется)

Через Nginx с HTTPS и базовой аутентификацией:

server {
    listen 443 ssl;
    server_name mcp.example.com;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/mcp.example.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/mcp.example.com/privkey.pem;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8002;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_read_timeout 86400;
    }
}

Подключение из Claude Desktop

На локальной машине в claude_desktop_config.json:

"mcp-info-gatherer": {
  "url": "https://mcp.example.com"
}

Инструменты MCP

Web

`search_web`

Поиск информации в интернете через Tavily API.

Параметры:

query (str): Поисковый запрос
max_results (int, optional): Максимум результатов (1-20, по умолчанию 10)

Ответ:

{
  "results": [
    {
      "title": "AI Trends 2026",
      "url": "https://example.com/ai-trends",
      "content": "Краткое описание...",
      "source": "web",
      "score": 0.95
    }
  ],
  "total": 5,
  "source": "web",
  "error": null
}

Twitter / X

`search_twitter`

Поиск постов в Twitter/X. Требуется X_BEARER_TOKEN.

Параметры:

query (str): Поисковый запрос (например, "AI news lang:en")
max_results (int, optional): 1-100, по умолчанию 10

`search_telegram`

Поиск сообщений по всем доступным Telegram каналам.

Два режима:

Режим	Возможности	Требуется
User mode	Полнотекстовый поиск по истории всех диалогов	`API_ID` + `API_HASH` + `PHONE`
Bot mode	Только последние сообщения из каналов, где бот админ	`BOT_TOKEN`

User mode использует Telethon (MTProto) — даёт полноценный поиск, как в официальном клиенте. При первом запуске потребуется ввести код подтверждения из Telegram.

Параметры:

query (str): Поисковый запрос
max_results (int, optional): 1-100, по умолчанию 10

`search_telegram_channel`

Поиск сообщений в конкретном Telegram канале.

Параметры:

channel (str): @username, chat_id или invite link
query (str): Поисковый запрос
max_results (int, optional): 1-100, по умолчанию 10

`get_telegram_channel_info`

Получить информацию о Telegram канале (название, описание, подписчики).

Параметры:

channel (str): @username, chat_id или invite link

GitHub

`search_github`

Поиск репозиториев на GitHub. Поддерживает qualifiers: language:python, stars:>100, topic:ai, org:openai, etc.

Параметры:

query (str): Поисковый запрос
max_results (int, optional): 1-100, по умолчанию 10

`search_github_code`

Поиск кода на GitHub.

Пример: "openai client lang:python"

`search_github_issues`

Поиск issues и PR на GitHub.

Пример: "bug label:bug state:open"

Hugging Face

`search_huggingface`

Поиск AI-моделей на Hugging Face Hub.

Параметры:

query (str): Поисковый запрос (например, "text-to-image")
max_results (int, optional): 1-100, по умолчанию 10

`search_huggingface_datasets`

Поиск датасетов на Hugging Face Hub.

Пример: "russian text"

arXiv

`search_arxiv`

Поиск научных статей на arXiv.

Параметры:

query (str): Поисковый запрос или категория ("cat:cs.AI", "cat:cs.LG")
max_results (int, optional): 1-100, по умолчанию 10

Trends

`get_trends`

Получить тренды по теме из указанного источника.

Параметры:

topic (str): Тема для поиска трендов
max_results (int, optional): 1-10, по умолчанию 5
source (str, optional): web | twitter | github | huggingface | arxiv

Ответ:

[
  {
    "title": "AI в проектном менеджменте",
    "description": "Описание тренда...",
    "url": "https://example.com",
    "source": "web",
    "mentions": null
  }
]

Тестирование

# Запуск всех тестов
uv run pytest tests/ -v

# Только unit-тесты
uv run pytest tests/test_server.py -v

Что тестируется

Модели — Pydantic-схемы (SearchResult, SearchResponse, TrendItem)
Провайдеры — Web, Twitter, Telegram, GitHub, Hugging Face, arXiv
Реестр провайдеров — синглтон, неизвестные источники
MCP сервер — регистрация всех 10 инструментов

Структура проекта

mcp-info-gatherer/
├── src/mcp_info_gatherer/
│   ├── server.py          # MCP сервер (10 инструментов)
│   ├── models.py          # Pydantic-схемы
│   └── providers/
│       ├── base.py        # Базовый класс InfoProvider
│       ├── web_search.py  # Tavily API
│       ├── twitter.py     # X API v2
│       ├── telegram.py    # Telegram Bot API / Telethon
│       ├── github.py      # GitHub REST API v3
│       ├── huggingface.py # Hugging Face Hub API
│       └── arxiv.py       # arXiv API
├── tests/
│   └── test_server.py     # 27 тестов
├── deploy/
│   ├── nginx.conf          # reverse proxy с HTTPS
│   └── mcp-info-gatherer.service  # systemd unit для Docker
├── Dockerfile              # multi-stage сборка через uv
├── docker-compose.yml      # деплой на VPS
├── .dockerignore
├── .env.example
└── pyproject.toml

Интеграция с crewAI

В ai-gc-pipeline нужно будет создать bridge tool (tools/mcp_info_gatherer_tool.py), который будет запускать MCP сервер как subprocess и общаться с ним через JSON-RPC по stdio.

Агенты, которые будут использовать:

ux-researcher — search_web, search_twitter, search_github (исследование аудитории и аналогов)
content-strategist — search_web, search_huggingface, get_trends (контент-план)
copywriter — search_arxiv, search_github (фактчекинг для технических статей)
analyst — search_telegram, search_github_issues (мониторинг каналов и обсуждений)

Разработка

# Установка с dev-зависимостями
uv sync --group test

# Запуск тестов
uv run pytest

# Проверка типов
uv run mypy src/

Available Tools

12 tools

get_telegram_channel_infoA

Получить информацию о Telegram канале.

Использует Telethon (MTProto). Требуется TELEGRAM_API_ID и TELEGRAM_API_HASH.

Args: channel: @username, chat_id или invite link

Returns: dict: {title, username, about, participants_count, link, error}

Inputs: channel (required).

get_trendsB

Получить тренды по теме.

Анализирует текущие тренды в указанной теме. Подходит для: контент-план, исследование аудитории, поиск актуальных тем для публикаций.

Args: topic: Тема для поиска трендов (например, "project management") max_results: Максимум трендов (1-10) source: Источник (web | twitter | github | huggingface | arxiv)

Returns: list[TrendItem]: [{title, description, url, source, mentions}]

Inputs: topic (required), source, max_results.

search_arxivA

Поиск научных статей на arXiv.

Использует arXiv API. Бесплатно, без ключа. Подходит для: исследование темы, поиск релевантных работ, мониторинг новых публикаций.

Args: query: Поисковый запрос (например, "large language models" или категория "cat:cs.AI") max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_githubA

Поиск репозиториев на GitHub.

Использует GitHub REST API v3. Без токена — 60 req/h, с GITHUB_TOKEN — 5000 req/h. Подходит для: поиск open-source решений, анализ аналогов, мониторинг трендовых проектов.

Args: query: Поисковый запрос (поддерживает qualifiers: language:python, stars:>100, topic:ai, etc.) max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date, score}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_github_codeA

Поиск кода на GitHub.

Использует GitHub Code Search API. Подходит для: поиск примеров кода, библиотек, утилит.

Args: query: Поисковый запрос (например, "openai client lang:python") max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_github_issuesA

Поиск issues и PR на GitHub.

Использует GitHub Issues API. Подходит для: мониторинг багов, обсуждений, фич-реквестов.

Args: query: Поисковый запрос (например, "bug label:bug state:open") max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date, score}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_huggingfaceA

Поиск моделей на Hugging Face.

Использует HF Hub API. Бесплатно, без ключа. Подходит для: поиск AI-моделей, мониторинг новых релизов, анализ трендов в AI.

Args: query: Поисковый запрос (например, "text-to-image") max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_huggingface_datasetsA

Поиск датасетов на Hugging Face.

Использует HF Hub API. Бесплатно, без ключа. Подходит для: поиск датасетов для обучения, анализа данных.

Args: query: Поисковый запрос (например, "russian text") max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_telegramA

Поиск сообщений по всем доступным Telegram каналам.

Использует Telethon (MTProto) для поиска по истории каналов. Требуется TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_API_ID и TELEGRAM_API_HASH. Подходит для: мониторинг каналов, поиск обсуждений, сбор информации по теме.

Args: query: Поисковый запрос max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_telegram_channelA

Поиск сообщений в конкретном Telegram канале.

Использует Telethon (MTProto) для поиска по истории указанного канала. Требуется TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_API_ID и TELEGRAM_API_HASH. Бот должен быть добавлен в канал.

Args: channel: @username канала (например, @durov), chat_id (например, -1001234567890), или invite link query: Поисковый запрос max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date}], total, source, error}

Inputs: query (required), channel (required), max_results.

search_twitterA

Поиск постов в Twitter/X.

Использует X API v2 (требуется Bearer Token). Подходит для: мониторинг обсуждений, поиск мнений, отслеживание трендов в реальном времени.

Args: query: Поисковый запрос (например, "AI news lang:en") max_results: Максимум результатов (1-100)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date, score}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

search_webA

Поиск информации в интернете.

Использует Tavily API для поиска по вебу. Подходит для: фактчекинг, исследование рынка, поиск статей, сбор информации о продуктах и конкурентах.

Args: query: Поисковый запрос (например, "тренды AI 2026") max_results: Максимум результатов (1-20)

Returns: SearchResponse: {results: [{title, url, content, source, author, date, score}], total, source, error}

Inputs: query (required), max_results.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

Deploy Server

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A3.9/5.0

Scored 2026-07-29 11:50 across 12 tools

Disambiguation4/5

Most tools target distinct sources (web, Twitter, GitHub, etc.), but search_telegram and search_telegram_channel have overlapping purposes that could confuse an agent. Otherwise, the tool set is well-separated.

Naming Consistency4/5

The majority follow a consistent 'search_<source>' pattern, but 'get_telegram_channel_info' and 'get_trends' use a different verb prefix. The inconsistency is minor but noticeable.

Tool Count5/5

With 12 tools covering multiple search sources (web, social media, code repositories, academic papers), the count is well-scoped for an information gathering server. Each tool has a clear role.

Completeness4/5

The server covers a wide range of search sources including web, Twitter, Hugging Face, Telegram, GitHub, and arXiv. Missing sources like YouTube or news are not critical but represent a minor gap.

Resources

Related MCP Connectors

MESSORAA
dev.messora
Scrape, crawl and search the web for AI agents via MCP.
Web Scraping Browser Automation Search
1
https://mcp.messora.dev/mcp
ReplyNodesC
com.replynodes
Web MCP: scrape/crawl sites, web search, brand assets, app stores, YouTube, Reddit, Hacker News.
Browser Automation Web Scraping Search
7314
https://mcp.replynodes.com/mcp
SkillDashB
io.github.AjnasNB
Search and inspect source-pinned agent skills, plugins and tools through a free public MCP.
Search Developer Tools
61
https://skills.maqamagent.com/mcp
pixserpA
com.pixserp
Live AI-native web search with citations. One tool for every MCP client. Flat per-request pricing.
Search Browser Automation
2
https://pixserp.com/api/v1/mcp

Related MCP Servers

qsearch
Search RAG Systems Knowledge & Memory
theYahia
A
license
Not graded
quality
B
maintenance
Enables AI agents to perform web searches with full content retrieval and multi-engine provenance, including trust scoring and local corpus persistence, via MCP integration.
Updated 2 months ago (2026-09-03 04:54 UTC)
2 npm
4
Apache 2.0
reach-mcp
Search Web Scraping RAG Systems
xyonium
A
license
Not graded
quality
B
maintenance
A controllable multi-source search MCP server for AI agents. Enables searching multiple sources like Reddit, X, YouTube, and more, with control over sources, time window, and optional synthesis.
Updated 22 days ago (2026-10-23 09:14 UTC)
10
MIT
MyWebSearch MCP
Search Browser Automation Web Scraping
iuiu-py
F
license
Not graded
quality
C
maintenance
Enables AI agents to perform unified web research through a single MCP server, including search, page fetching, recursive crawling, document parsing, YouTube transcript extraction, and deep multi-query research.
Updated 3 months ago (2026-08-23 16:36 UTC)
3
-
Infobroker
Knowledge & Memory Research & Data Search
flukeatzerocool
A
license
A
quality
B
maintenance
An MCP-native research assistant — search backend, intent-routing, and writing pipeline that carries a question through search, verification, and writing, delivering whatever research you need: quick answers, verified sources, or a finished document.
Updated 7 days ago (2026-11-07 20:11 UTC)
7
356 npm
1
MIT

MCP Info Gatherer

Источники

Установка

Настройка

Запуск

Развёртывание на VPS

Docker (рекомендуется)

systemd (автозапуск при перезагрузке)

Nginx + HTTPS

systemd-сервис (без Docker)

Reverse proxy (рекомендуется)

Подключение из Claude Desktop

Инструменты MCP

Web

search_web

Twitter / X

search_twitter

Telegram

search_telegram

search_telegram_channel

get_telegram_channel_info

GitHub

search_github

search_github_code

search_github_issues

Hugging Face

search_huggingface

search_huggingface_datasets

arXiv

search_arxiv

Trends

get_trends

Тестирование

Что тестируется

Структура проекта

Интеграция с crewAI

Разработка

Available Tools

Tool Schema Changelog

TDQS

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

qsearch

reach-mcp

MyWebSearch MCP

Infobroker

`search_web`

`search_twitter`

`search_telegram`

`search_telegram_channel`

`get_telegram_channel_info`

`search_github`

`search_github_code`

`search_github_issues`

`search_huggingface`

`search_huggingface_datasets`

`search_arxiv`

`get_trends`