GPT Research MCP Server

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 サーバーです。

機能

• research(query): GPT-5.1 の Web Search 機能を使用してクエリを調査し、引用情報付きの結果を返します

Related MCP server: MCP Deep Search

必要要件

• Python 3.12+

• uv パッケージマネージャー

• OpenAI API キー

セットアップ

1. リポジトリのクローン

git clone https://github.com/your-username/gpt-research-mcp.git
cd gpt-research-mcp

2. 依存関係のインストール

uv sync

3. 環境変数の設定

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

カスタムエンドポイントの使用（オプション）

OpenAI 互換 API（Azure OpenAI、ローカル LLM など）を使用する場合は、OPENAI_BASE_URL を設定します:

export OPENAI_BASE_URL="https://your-custom-endpoint.com/v1"

設定しない場合は、デフォルトの https://api.openai.com/v1/ が使用されます。

4. LangFuse トレーシング（オプション）

LangFuse を使用して OpenAI API 呼び出しの可観測性を有効にできます。以下の環境変数をすべて設定すると自動的に有効化されます:

export LANGFUSE_SECRET_KEY="sk-lf-..."
export LANGFUSE_PUBLIC_KEY="pk-lf-..."
export LANGFUSE_BASE_URL="https://cloud.langfuse.com"  # EU region
# export LANGFUSE_BASE_URL="https://us.cloud.langfuse.com"  # US region

環境変数が設定されていない場合は、通常の OpenAI SDK が使用されます。

MCP サーバーとしてのインストール

Claude Code への登録

claude mcp add gpt-research -- uv run --directory /path/to/gpt-research-mcp main.py

または ~/.claude/settings.json に直接追加:

{
  "mcpServers": {
    "gpt-research": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/gpt-research-mcp", "main.py"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-...",
        "OPENAI_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1/"
      }
    }
  }
}

OPENAI_BASE_URL はオプションです。カスタムエンドポイントを使用しない場合は省略可能です。

/path/to/gpt-research-mcp を実際のパスに置き換えてください。

使用方法

スタンドアロン実行

uv run python main.py

MCP ツールとして使用

MCP クライアント（Claude Desktop 等）から research ツールを呼び出します:

research("2024年の AI トレンドについて教えてください")

ツール仕様

research(query: str) -> str

戻り値: GPT-5.1 が生成したリサーチ結果（引用情報を含む）

技術スタック