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

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-..."

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 Desktop への登録

~/.claude/claude_desktop_config.json を編集して以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "gpt-research": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "/path/to/gpt-research-mcp/main.py"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

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

Claude Code への登録

claude mcp add gpt-research -- uv run python /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", "python", "/path/to/gpt-research-mcp/main.py"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

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

パラメータ	型	説明
query	str	調査したい質問やトピック

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

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
トレーシング（オプション）	LangFuse