Server OpenAI WebSearch MCP

Cosa fa il Server “OpenAI WebSearch” MCP?

Il Server OpenAI WebSearch MCP consente agli assistenti AI di accedere alla funzionalità di ricerca web di OpenAI tramite il Model Context Protocol (MCP). Agendo da ponte tra i modelli AI e le informazioni web in tempo reale, questo server permette agli assistenti di recuperare dati aggiornati che potrebbero non essere presenti nel loro corpus di addestramento. Gli sviluppatori possono integrare questo server con piattaforme come Claude o Zed, dotando i loro agenti AI della capacità di effettuare ricerche web live durante le conversazioni. Questo migliora notevolmente casi d’uso come rispondere a domande su eventi attuali, arricchire il contesto con dati recenti e offrire un flusso di sviluppo AI più dinamico e informato.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è elencato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è elencata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• web_search
  Permette all’AI di chiamare la ricerca web di OpenAI come strumento.
  • Argomenti richiesti:
    • type (string): Deve essere “web_search_preview”.
    • search_context_size (string): Indicazione sull’uso della finestra di contesto—può essere “low”, “medium” (default) o “high”.
    • user_location (object o null): Contiene informazioni sulla posizione (tipo, città, paese, regione, fuso orario) per personalizzare le ricerche.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Rispondere su Eventi Attuali:
  Consente agli assistenti AI di fornire risposte aggiornate cercando sul web informazioni recenti invece di affidarsi solo ai dati di addestramento statici.
• Assistenza alla Ricerca:
  Offre capacità di ricerca web live per utenti che cercano fatti dettagliati e in tempo reale o riepiloghi su un’ampia gamma di argomenti.
• Arricchimento del Contesto:
  Integra le risposte degli LLM con dati web freschi, migliorando la rilevanza e l’accuratezza degli output.
• Ricerca Consapevole della Posizione:
  Utilizza dettagli sulla posizione forniti dall’utente per personalizzare i risultati di ricerca, rendendo le risposte più contestualizzate.
• Debugging e Sviluppo:
  Consente di ispezionare facilmente e fare debug del server MCP utilizzando lo strumento MCP inspector, semplificando integrazione e risoluzione dei problemi.

Come configurarlo

Windsurf

Prossimamente (nessun passaggio attualmente fornito nella documentazione).

Claude

1. Ottieni la tua API key OpenAI dalla piattaforma OpenAI.
2. Esegui il seguente comando per installare e configurare automaticamente il server:

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

3. In alternativa, installa uvx e modifica le impostazioni di Claude:

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

4. Oppure installa tramite pip:

   pip install openai-websearch-mcp
   

   E aggiorna le impostazioni:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Claude se necessario.

Protezione delle API Key:
Memorizza le API key utilizzando il campo env nella tua configurazione.
Esempio:

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

Cursor

Prossimamente (nessun passaggio attualmente fornito nella documentazione).

Cline

Nessuna istruzione di configurazione fornita nella documentazione.

Zed

1. Ottieni la tua API key OpenAI.
2. Usando uvx, aggiungi al tuo settings.json di Zed:

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

3. Oppure con installazione tramite pip:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Zed.

Protezione delle API Key:
Usa il campo env come mostrato sopra.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “openai-websearch-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Tra queste tabelle:
Questo server MCP è focalizzato e ben documentato per il suo caso d’uso principale (accesso alla ricerca web per LLM), ma manca di funzionalità MCP avanzate come prompt personalizzati, risorse esplicite o supporto sampling/roots. Nel complesso è solido per lo scenario previsto, ma limitato in estensibilità. Valutazione: 5/10

Punteggio MCP