Wat doet de “OpenAI WebSearch” MCP Server?

De OpenAI WebSearch MCP Server stelt AI-assistenten in staat om toegang te krijgen tot de webzoekfunctionaliteit van OpenAI via het Model Context Protocol (MCP). Door als brug te fungeren tussen AI-modellen en realtime webinformatie, kunnen assistenten up-to-date gegevens ophalen die mogelijk niet aanwezig zijn in hun trainingscorpus. Ontwikkelaars kunnen deze server integreren met platforms zoals Claude of Zed, waardoor hun AI-agenten live webzoekopdrachten kunnen uitvoeren tijdens gesprekken. Dit vergroot het gebruiksgemak aanzienlijk, zoals het beantwoorden van vragen over actuele gebeurtenissen, het verrijken van context met recente data, en het bieden van een dynamischere, beter geïnformeerde AI-ontwikkelworkflow.

Lijst van prompts

Er worden geen prompt-sjablonen vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van bronnen

Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van tools

• web_search
  Hiermee kan de AI OpenAI’s webzoekfunctie als tool aanroepen.
  • Vereiste argumenten:
    • type (string): Moet “web_search_preview” zijn.
    • search_context_size (string): Richtlijn voor contextvenster—kan “low”, “medium” (standaard) of “high” zijn.
    • user_location (object of null): Bevat locatie-informatie (type, stad, land, regio, tijdzone) voor het afstemmen van zoekopdrachten.

Toepassingsgebieden van deze MCP Server

• Actuele gebeurtenissen beantwoorden:
  Maakt het mogelijk voor AI-assistenten om actuele antwoorden te geven door het web te doorzoeken naar recente informatie, in plaats van alleen te vertrouwen op statische trainingsdata.
• Hulp bij onderzoek:
  Biedt live webzoekmogelijkheden voor gebruikers die gedetailleerde, realtime feiten of samenvattingen zoeken over uiteenlopende onderwerpen.
• Contextverrijking:
  Verrijkt LLM-antwoorden met actuele webdata, wat de relevantie en nauwkeurigheid van uitkomsten vergroot.
• Locatiebewuste zoekopdracht:
  Gebruikt door de gebruiker opgegeven locatiegegevens om zoekresultaten af te stemmen, waardoor antwoorden contextueel passender worden.
• Debuggen en ontwikkeling:
  Inspecteer en debug de MCP-server eenvoudig met de MCP-inspectortool, wat integratie en probleemoplossing vereenvoudigt.

Hoe stel je het in

Windsurf

Binnenkort beschikbaar (er zijn momenteel geen stappen in de documentatie beschreven).

Claude

1. Verkrijg je OpenAI API-sleutel via OpenAI’s platform.
2. Voer het volgende commando uit om de server te installeren en automatisch te configureren:

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

3. Installeer eventueel uvx en bewerk je Claude-instellingen:

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

4. Of installeer via pip:

   pip install openai-websearch-mcp
   

   En werk de instellingen bij:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Claude indien nodig.

API-sleutels beveiligen:
Sla API-sleutels op met behulp van het env-veld in je configuratie.
Voorbeeld:

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

Cursor

Binnenkort beschikbaar (er zijn momenteel geen stappen in de documentatie beschreven).

Cline

Er zijn geen installatie-instructies in de documentatie opgenomen.

Zed

1. Verkrijg je OpenAI API-sleutel.
2. Voeg met uvx toe aan je Zed settings.json:

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

3. Of met pip-installatie:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Zed.

API-sleutels beveiligen:
Gebruik het env-veld zoals hierboven getoond.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in volgens dit JSON-formaat:

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

Na de configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “openai-websearch-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Tussen deze tabellen:
Deze MCP-server is gefocust en goed gedocumenteerd voor zijn kerndoel (webzoektoegang voor LLMs), maar mist geavanceerdere MCP-functies zoals aangepaste prompts, expliciete bronnen of sampling/roots-ondersteuning. Al met al robuust voor het beoogde scenario, maar beperkt in uitbreidbaarheid. Beoordeling: 5/10

MCP Score