GPT Researcher MCP

GPT Researcher MCP Server

MCP-сервер глубокого веб-исследования: GPT Researcher сам обходит и проверяет источники и отдает агенту готовый отчет

376 ★ репозитория
Последний коммит 7 нояб. 2025
MIT

Установка

Работает в: Claude Desktop
SourceCraft
Koda
Coddy

Ручная установка

git clone https://github.com/assafelovic/gptr-mcp.git && cd gptr-mcp && pip install -r requirements.txt

Нужен Python 3.11 или новее. Затем скопируйте .env.example в .env и впишите ключи.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

Запускает Python-процесс, который ходит в интернет и к платным API OpenAI и Tavily, расходы идут на ваш счет
Ключи API лежат открытым текстом в claude_desktop_config.json или .env

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

GPT Researcher MCP Server подключает к Claude Desktop и другим MCP-клиентам движок GPT Researcher. Обычный поисковый инструмент возвращает сырую выдачу, которую агент потом фильтрует сам и тратит на это контекст. Здесь исследованием занимается отдельный агент: он обходит много источников, отбирает релевантные и свежие и возвращает уже собранную информацию. Разработчик оценивает ожидание в 30–40 секунд на запрос. Сервер отдает пять инструментов. deep_research исследует тему целиком, quick_search быстро ищет по любому поддержанному поисковику, например Tavily, Bing или Google. write_report пишет отчет по результатам исследования, get_research_sources показывает использованные источники, get_research_context отдает весь собранный контекст. Кроме инструментов есть ресурс research_resource и промпт research_query. По умолчанию сервер работает через stdio, как требует Claude Desktop. В Docker он сам переключается на SSE и слушает порт 8000 с проверкой состояния по адресу /health, а переменная MCP_TRANSPORT принудительно выбирает sse или streamable-http. Так его подключают и к n8n по адресу http://gptr-mcp:8000/sse.

Для кого. Для пользователей Claude Desktop и автоматизаций в n8n, которым нужны готовые исследования с источниками внутри диалога, и для тех, кто уже держит ключи OpenAI и Tavily.

Подходит, если

Нужен обзор темы с источниками, например состояние компании, свежие новости и мнения аналитиков, и ждать полминуты вас устраивает
Обычная выдача поисковика забивает контекст агента ненужными ссылками, и вы хотите получать уже отобранное
В n8n нужен шаг глубокого исследования, до которого можно достучаться по адресу контейнера gptr-mcp и порту 8000
Из исследования нужно отдельно достать список источников командой get_research_sources, чтобы проверить их вручную
Для быстрых запросов нужен quick_search через ваш поисковик: Tavily, Bing, Google и другие, которые поддерживает GPT Researcher

Не подходит, если

Нужен мгновенный ответ: глубокое исследование занимает около 30–40 секунд, для быстрого поиска берите quick_search или обычный поисковый MCP
Ключи OpenAI и Tavily недоступны или платить за обращения к ним нельзя: без них сервер не запустится в базовой конфигурации
Нужен сервер без Python и без установки зависимостей: он запускается как server.py и требует Python 3.11 или новее
Вы ищете готовый пакет из npm или PyPI: у проекта его нет, установка идет клонированием репозитория или через Docker

Пример запроса к агенту

Проведи глубокое исследование: чем отличаются подходы к кэшированию в Redis и Memcached, покажи источники и собери короткий отчет

MCP

Транспорт: stdio, sse, http
Авторизация: API-ключ

Переменные окружения

OPENAI_API_KEY обязательная, секрет: Ключ OpenAI для языковой модели, которая ведет исследование
TAVILY_API_KEY обязательная, секрет: Ключ поисковика Tavily, который используется в примерах как источник
MCP_TRANSPORT: Принудительный транспорт: sse или streamable-http, по умолчанию stdio

Ограничения

Нужны Python 3.11 или новее и ключи API: в примерах используются OpenAI и Tavily. Расходы на токены и поиск идут на ваш счет.
Claude Desktop запускает сервер отдельным процессом и не видит переменные оболочки или файл .env, поэтому ключи нужно прописать в разделе env конфигурации. Файл claude_desktop_config.json после этого хранит секреты, разработчик советует ограничить к нему доступ командой chmod 600.
Пакета в реестре нет: сервер ставится клонированием репозитория и pip install -r requirements.txt либо запуском в Docker.
API OpenAI из России недоступен, поэтому с настройками по умолчанию сервис из России работать не будет. Другие модели и поисковики поддерживаются движком GPT Researcher, их настройка описана в его документации.
В README есть расхождения в путях установки (то репозиторий gptr-mcp, то подпапка в gpt-researcher), перед запуском проверьте, где лежит server.py.

Как отключить. Удалите блок gptr-mcp из claude_desktop_config.json и перезапустите Claude Desktop. Если сервер запущен в Docker, остановите его командой docker-compose down. Ключи удалите и из файла .env.

Частые вопросы

Чем GPT Researcher MCP отличается от обычного поискового MCP?

Обычный поисковый инструмент возвращает сырую выдачу, и агент сам отсеивает лишнее. Здесь deep_research обходит и проверяет источники внутри GPT Researcher и отдает итог, поэтому в контекст агента попадает меньше мусора. Платой становится время: около 30–40 секунд вместо мгновенного ответа.

Как подключить GPT Researcher к Claude Desktop?

Поставьте зависимости командой pip install -r requirements.txt, затем добавьте в claude_desktop_config.json сервер с командой python, абсолютным путем к server.py и ключами OPENAI_API_KEY и TAVILY_API_KEY в разделе env. После перезапуска Claude Desktop в списке инструментов появятся пять инструментов сервера.

Как подключить GPT Researcher MCP к n8n?

Запустите контейнер командой docker-compose up -d и подключите его к сети n8n. В самом n8n укажите адрес http://gptr-mcp:8000/sse. В Docker сервер сам выбирает транспорт SSE, а протокол требует сначала получить идентификатор сессии на конечной точке /sse.

Нужны ли платные ключи?

В примерах README используются ключи OpenAI и Tavily, оба платные сервисы. Движок GPT Researcher поддерживает и другие поисковики, например Bing и Google, но выбор других моделей и источников в README отдельно не разобран и отсылает к документации gptr.dev.

Какой транспорт выбрать для GPT Researcher MCP?

Для Claude Desktop и локальных клиентов подходит stdio, он включен по умолчанию. В Docker сервер сам переходит на SSE, а для современных веб-развертываний переменной MCP_TRANSPORT можно выбрать streamable-http. Разработчик советует stdio локально и Docker в продакшене.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

MCP-серверы

Linkup MCP Server

Официальный

MCP-сервер Linkup: поиск в сети в реальном времени, чтение страниц и долгие исследования с источниками для агента

MCP-серверРасширенный доступ29

Librarium

CLI и MCP-сервер рассылает один вопрос по поисковым и ИИ-источникам и сохраняет ответы, цитаты и стоимость в запуске.

CLIРасширенный доступ137

mcp-omnisearch

MCP-сервер объединенного поиска: один интерфейс к Tavily, Brave, Kagi, Exa, Linkup, Firecrawl и поиску по GitHub

MCP-серверРасширенный доступ358

google-surf-mcp

MCP-сервер ищет в Google и Scholar, читает страницы и PDF и копит найденное в локальном графе знаний проекта

MCP-серверРасширенный доступ291

Reddit MCP Buddy

MCP-сервер для Reddit: агент просматривает посты, ищет по контенту и разбирает активность пользователей без лишнего

MCP-серверРасширенный доступ884

Tavily MCP Server