خادم OpenAI WebSearch MCP

ماذا يفعل خادم “OpenAI WebSearch” MCP؟

يتيح خادم OpenAI WebSearch MCP لمساعدي الذكاء الاصطناعي الوصول إلى وظيفة البحث الخاصة بـOpenAI عبر بروتوكول Model Context Protocol (MCP). يعمل هذا الخادم كجسر بين النماذج الذكية ومعلومات الويب في الوقت الفعلي، مما يمكّن المساعدين من جلب بيانات محدثة قد لا تكون موجودة في بياناتهم التدريبية. يمكن للمطورين دمج هذا الخادم مع منصات مثل Claude أو Zed، ليتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي لديهم من إجراء عمليات بحث مباشرة على الويب أثناء المحادثات. يعزز هذا بشكل كبير حالات الاستخدام مثل الإجابة عن أسئلة الأحداث الجارية، وإثراء السياق ببيانات حديثة، وتوفير سير عمل تطوير ذكاء اصطناعي أكثر ديناميكية واطلاعًا.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب برومبت مدرجة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة مدرجة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الأدوات

• web_search
  يتيح للذكاء الاصطناعي استخدام بحث الويب من OpenAI كأداة.
  • المعطيات المطلوبة:
    • type (string): يجب أن تكون “web_search_preview”.
    • search_context_size (string): إرشادات لاستخدام نافذة السياق—يمكن أن تكون “low” أو “medium” (الافتراضي) أو “high”.
    • user_location (object أو null): يحتوي على معلومات الموقع (النوع، المدينة، الدولة، المنطقة، المنطقة الزمنية) لتخصيص نتائج البحث.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• الإجابة عن الأحداث الجارية:
  يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من تقديم إجابات محدثة عبر البحث في الويب عن معلومات حديثة، بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات التدريب الثابتة.
• المساعدة البحثية:
  يقدم إمكانيات بحث مباشر على الويب للمستخدمين الباحثين عن حقائق أو ملخصات مفصلة وفي الوقت الفعلي حول مجموعة واسعة من المواضيع.
• إثراء السياق:
  يعزز استجابات نماذج اللغة ببيانات ويب حديثة، مما يزيد من ملاءمة ودقة النتائج.
• بحث معتمد على الموقع:
  يستخدم تفاصيل الموقع المقدمة من المستخدم لتخصيص نتائج البحث، مما يجعل الإجابات أكثر ملاءمة للسياق.
• التصحيح والتطوير:
  يمكنك بسهولة فحص وتصحيح خادم MCP باستخدام أداة فحص MCP، مما يبسط التكامل وإجراءات حل المشكلات.

كيفية الإعداد

Windsurf

قريبًا (لا توجد خطوات متاحة حاليًا في التوثيق).

Claude

1. احصل على مفتاح OpenAI API الخاص بك من منصة OpenAI.
2. شغّل الأمر التالي لتثبيت الخادم وإعداده تلقائيًا:

   OPENAI_API_KEY=sk-xxxx uv run --with uv --with openai-websearch-mcp openai-websearch-mcp-install
   

3. بدلاً من ذلك، ثبّت uvx وحرر إعدادات Claude:

   "mcpServers": {
     "openai-websearch-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": ["openai-websearch-mcp"],
       "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
       }
     }
   }
   

4. أو ثبّت عبر pip:

   pip install openai-websearch-mcp
   

   ثم حدث الإعدادات:

   "mcpServers": {
     "openai-websearch-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "openai_websearch_mcp"],
       "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Claude إذا لزم الأمر.

تأمين مفاتيح API:
احفظ مفاتيح API باستخدام الحقل env في إعداداتك.
مثال:

"env": {
  "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
}

Cursor

قريبًا (لا توجد خطوات متاحة حاليًا في التوثيق).

Cline

لا توجد تعليمات إعداد متوفرة في التوثيق.

Zed

1. احصل على مفتاح OpenAI API الخاص بك.
2. باستخدام uvx، أضف إلى ملف settings.json الخاص بـZed:

   "context_servers": [
     "openai-websearch-mcp": {
       "command": "uvx",
       "args": ["openai-websearch-mcp"],
       "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
       }
     }
   ],
   

3. أو مع تثبيت pip:

   "context_servers": {
     "openai-websearch-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "openai_websearch_mcp"],
       "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
       }
     }
   },
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Zed.

تأمين مفاتيح API:
استخدم الحقل env كما هو موضح أعلاه.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا الشكل:

{
  "openai-websearch-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة بكل وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “openai-websearch-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط برابط خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

بين هذه الجداول:
هذا الخادم MCP مركّز وموثّق جيدًا لهدفه الأساسي (الوصول إلى البحث على الويب لـLLMs)، لكنه يفتقر إلى ميزات MCP المتقدمة مثل القوالب المخصصة أو الموارد الصريحة أو دعم العينة/الجذور. بشكل عام، هو قوي لسيناريو استخدامه المستهدف، لكنه محدود في قابلية التوسع. التقييم: 5/10

تقييم MCP