Gigaplexity MCP

Gigaplexity MCP

MCP server that transforms GigaChat into a search tool, enabling web search, deep research, and step-by-step reasoning through natural language queries.

Category
Visit Server

README

🔍 Gigaplexity MCP

License: MIT Python 3.11+

Gigaplexity MCP — MCP-сервер, который превращает GigaChat в поисковый инструмент: можно быстро получать ответы из интернета, запускать глубокие исследования и пошаговое рассуждение.

Работает в MCP-совместимых клиентах (например, VS Code Copilot, Claude Desktop и других).

[!NOTE] Статус проекта: Alpha.

Содержание

Возможности

Инструмент Что делает Примерная скорость
ask Короткий ответ с веб-поиском и ссылками. Поддерживает вложения (документы, изображения, аудио). ~20s
research Глубокое многошаговое исследование по теме с развёрнутым отчётом. ~45s
reason Пошаговое рассуждение с опорой на веб-источники. ~5s

Быстрый старт

1) Получите cookie GigaChat

Нужна одна строка cookie из браузера. Войдите в giga.chat, откройте DevTools (F12) и выполните шаги:

  1. Откройте вкладку Network.
  2. Отправьте любое сообщение в чат.
  3. Найдите запрос к https://giga.chat/api/giga-back-web/api/v0/sessions/request.
  4. В Headers найдите заголовок Cookie.
  5. Скопируйте полное значение (_sm_sess=...; _sm_user_id=...; ...).

<details> <summary>Зачем полная строка cookie, а не только токен?</summary>

Токен _sm_sess обычно короткоживущий, а полная актуальная cookie-строка чаще работает стабильнее. user_id берётся автоматически из JWT, project_id — автоматически через profile API.

</details>

2) Добавьте сервер в конфиг MCP-клиента

{
  "mcpServers": {
    "gigaplexity": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/alexsvdk/gigaplexity-mcp@stable",
        "gigaplexity-mcp"
      ],
      "env": {
        "GIGACHAT_COOKIES": "_sm_sess=eyJ...; _sm_user_id=2a4a...; sticky_cookie_dp=..."
      }
    }
  }
}

3) Задайте первый запрос

  • «Найди последние изменения в Python 3.13» → ask
  • «Что в этом PDF?» (с файлом) → ask + file_paths
  • «Опиши это изображение» (с файлом) → ask + file_paths
  • «Сделай исследование по time-series базам данных» → research
  • «Пошагово объясни, почему трансформеры эффективны» → reason

Использование

Инструменты сервера:

  • ask(query, file_paths?)
  • research(query, domains?, extended?)
  • reason(query)

Если вы используете вложения, передавайте абсолютные пути к локальным файлам.

Вложения файлов

ask поддерживает вложения через file_paths.

Поддерживаемые категории:

  • Документы: pdf, docx, doc, pptx, ppt, xlsx, xls, epub, txt, html и файлы кода (py, js, ts и т.д.)
  • Изображения: jpg, jpeg, png, webp, heic, heif, bmp
  • Аудио: mp3, aac, m4a, opus, wav, ogg

[!IMPORTANT] В одном запросе все файлы должны быть только одной категории (только документы / только изображения / только аудио).

Переменные окружения

Переменная Обязательна Описание
GIGACHAT_COOKIES ✅* Полная cookie-строка из DevTools
GIGACHAT_SM_SESS ✅* JWT-токен (альтернатива GIGACHAT_COOKIES)
GIGACHAT_PROJECT_ID UUID проекта (обычно подтягивается автоматически)
GIGACHAT_USER_AGENT random (по умолчанию), random/<seed> или фиксированный User-Agent
GIGACHAT_BASE_URL Базовый URL API (по умолчанию https://giga.chat)
GIGACHAT_APP_VERSION Версия приложения (по умолчанию 0.94.4)
GIGACHAT_LANGUAGE Язык (по умолчанию en)
GIGACHAT_TIMEZONE Часовой пояс (по умолчанию UTC)

* Нужна либо GIGACHAT_COOKIES (рекомендуется), либо GIGACHAT_SM_SESS. Приоритет у GIGACHAT_COOKIES.

Локальная разработка

git clone https://github.com/alexsvdk/gigaplexity-mcp
cd gigaplexity-mcp

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
pip install pytest pytest-asyncio

# Юнит-тесты
pytest

# Интеграционные тесты (нужны валидные credentials)
export GIGACHAT_COOKIES="..."
pytest -m integration -s

Для контрибьюторов

Если вы хотите помочь проекту, начните с этих документов:

Как это работает

flowchart TD
    A[MCP client] --> B[gigaplexity-mcp]
    B --> C[Auth via cookies/JWT]
    C --> D[Request to GigaChat API]
    D --> E[SSE stream parsing]
    E --> F[Markdown result with citations]

Базовый поток:

  1. Аутентификация через cookie/токен браузерной сессии.
  2. Отправка запроса в режим ask, research или reason.
  3. Парсинг SSE-стрима и сбор полного ответа.
  4. Форматирование в удобный markdown (включая ссылки на источники).

Используемые режимы моделей:

  • Ask: GigaChat-3-Ultra + web search
  • Research: GigaChat-3-Ultra + deep research agent
  • Reason: GigaChat-2-Reasoning + chain-of-thought режим

Архитектура

Подробности по протоколу и внутренним решениям: ARCHITECTURE.md.

Отказ от ответственности

[!WARNING] Проект создан в образовательных и исследовательских целях. Используйте на свой риск.

  1. Личное использование: проект ориентирован на private/local self-hosting.
  2. Риск блокировки: неофициальная автоматизация может нарушать условия сервиса GigaChat.
  3. Без гарантий: ПО поставляется по лицензии MIT «как есть», без ответственности автора за последствия использования.

Лицензия

MIT


Для связи: пишите в телеграм @a1ex5.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured