
Integración del Servidor MCP de OpenSearch
El Servidor MCP de OpenSearch permite la integración fluida de OpenSearch con FlowHunt y otros agentes de IA, permitiendo el acceso programático a funciones de ...
Conecta tus agentes de IA con la web en vivo usando el Servidor MCP de OpenAI WebSearch, asegurando respuestas en tiempo real, precisas y adaptadas a la ubicación para tus usuarios.
El Servidor MCP de OpenAI WebSearch permite que los asistentes de IA accedan a la funcionalidad de búsqueda web de OpenAI a través del Model Context Protocol (MCP). Actuando como un puente entre los modelos de IA y la información web en tiempo real, este servidor permite que los asistentes recuperen datos actualizados que pueden no estar presentes en su corpus de entrenamiento. Los desarrolladores pueden integrar este servidor con plataformas como Claude o Zed, dotando a sus agentes de IA de la capacidad de realizar búsquedas web en vivo durante las conversaciones. Esto mejora significativamente casos de uso como responder preguntas sobre eventos actuales, enriquecer el contexto con datos recientes y proporcionar un flujo de trabajo de desarrollo de IA más dinámico e informado.
No hay plantillas de prompts listadas en el repositorio o la documentación.
No se listan recursos explícitos en el repositorio o la documentación.
type
(cadena): Debe ser “web_search_preview”.search_context_size
(cadena): Guía sobre el uso de la ventana de contexto: puede ser “low”, “medium” (por defecto) o “high”.user_location
(objeto o nulo): Contiene información de ubicación (tipo, ciudad, país, región, zona horaria) para personalizar las búsquedas.Próximamente (no se proporcionan pasos actualmente en la documentación).
OPENAI_API_KEY=sk-xxxx uv run --with uv --with openai-websearch-mcp openai-websearch-mcp-install
uvx
y edita la configuración de Claude:"mcpServers": {
"openai-websearch-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["openai-websearch-mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "tu-api-key-aquí"
}
}
}
pip install openai-websearch-mcp
Y actualiza la configuración:"mcpServers": {
"openai-websearch-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "openai_websearch_mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "tu-api-key-aquí"
}
}
}
Protección de las claves API:
Guarda las claves API usando el campo env
en tu configuración.
Ejemplo:
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "tu-api-key-aquí"
}
Próximamente (no se proporcionan pasos actualmente en la documentación).
No se proporcionan instrucciones de configuración en la documentación.
uvx
, agrega en tu settings.json
de Zed:"context_servers": [
"openai-websearch-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["openai-websearch-mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "tu-api-key-aquí"
}
}
],
"context_servers": {
"openai-websearch-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "openai_websearch_mcp"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "tu-api-key-aquí"
}
}
},
Protección de las claves API:
Usa el campo env
como se muestra arriba.
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:
Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"openai-websearch-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “openai-websearch-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | Encontrado en README.md |
Lista de Prompts | ⛔ | No se listan plantillas de prompts |
Lista de Recursos | ⛔ | No se listan recursos explícitos |
Lista de Herramientas | ✅ | Se describe la herramienta web_search |
Protección de claves API | ✅ | Uso detallado del campo env en configuraciones JSON |
Soporte de sampling (menos importante en evaluación) | ⛔ | No mencionado |
Entre estas tablas:
Este servidor MCP está enfocado y bien documentado para su caso de uso principal (acceso a búsqueda web para LLMs), pero carece de funcionalidades MCP avanzadas como prompts personalizados, recursos explícitos o soporte de sampling/roots. En general, es robusto para el escenario previsto, pero limitado en extensibilidad. Calificación: 5/10
¿Tiene LICENCIA? | ✅ (MIT) |
---|---|
¿Tiene al menos una herramienta? | ✅ |
Número de Forks | 10 |
Número de Stars | 43 |
Permite que los asistentes de IA realicen búsquedas web en vivo y en tiempo real usando la API de búsqueda web de OpenAI, permitiendo el acceso a información actualizada y responder preguntas sobre eventos recientes, hechos recientes y más.
Puede integrarse con plataformas como FlowHunt, Claude, Zed y cualquier entorno que soporte el Model Context Protocol (MCP).
Sí. Las claves API se establecen mediante variables de entorno en tu configuración para todas las plataformas compatibles, manteniéndolas seguras.
Preguntas y respuestas sobre eventos actuales, asistencia de investigación, enriquecer el contexto de IA con datos web recientes y adaptar respuestas según la ubicación del usuario.
Sí. Puedes proporcionar detalles de ubicación del usuario en los argumentos de la herramienta para obtener resultados de búsqueda más relevantes y localizados.
Proporciona una herramienta 'web_search' que permite a las IAs consultar la web en tiempo real, con opciones para el tamaño del contexto y la ubicación.
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