AG

assafelovic/gptr-mcp

Developer tools

이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기

378 stars 69 forks 품질 73 트렌드 20MIT

MCP 서버를 통해 LLM 애플리케이션이 MCP 프로토콜을 통해 심층 연구를 수행할 수 있도록 지원합니다

개요

LLM 앱이 MCP를 통해 웹 검색 도구에 접근할 수 있지만, 표준 검색 도구는 수동 필터링이 필요한 원시 결과를 반환하며, 종종 관련 없는 출처를 포함하고 맥락 창 공간을 낭비합니다. GPT Researcher는 자율적으로 수많은 출처를 탐색하고 검증하며, 관련성 있고 신뢰할 수 있으며 최신 정보에만 집중합니다. 표준 검색보다 약간 느리긴 하지만(~30초 대기), 다음과 같은 결과를 제공합니다: - ✨ 더 높은 품질의 정보 - 📊 최적화된 맥락 활용 - 🔎 포괄적인 결과 - 🧠 LLM에 대한 더 나은 추론 https://github.com/user-attachments/assets/ef97eea5-a409-42b9-8f6d-b82ab16c52a8 2. ~/라이브러리/애플리케이션 지원/Claude/claude_desktop_config.json에서: 자세한 설정 방법은 아래의 Claude 데스크톱 통합 섹션을 참조하세요. - research_resource: 연구를 통해 특정 작업과 관련된 웹 자원을 얻습니다.

개요(AI 번역)

왜 GPT 연구원 MCP인가요?

LLM 앱이 MCP를 통해 웹 검색 도구에 접근할 수 있지만, GPT Researcher MCP는 심층적인 연구 결과를 제공합니다. 표준 검색 도구는 수동 필터링이 필요한 원시 결과를 반환하며, 종종 관련 없는 출처를 포함하고 맥락 창 공간을 낭비합니다.

GPT Researcher는 자율적으로 수많은 출처를 탐색하고 검증하며, 관련성 있고 신뢰할 수 있으며 최신 정보에만 집중합니다. 표준 검색보다 약간 느리긴 하지만(~30초 대기), 다음과 같은 결과를 제공합니다:

  • ✨ 더 높은 품질의 정보
  • 📊 최적화된 맥락 활용
  • 🔎 종합 결과
  • 🧠 LLM에 대한 더 나은 추론

💻 클로드 데스크톱 데모

https://github.com/user-attachments/assets/ef97eea5-a409-42b9-8f6d-b82ab16c52a8

🚀 클로드 데스크톱으로 빠른 시작

Claude Desktop에서 바로 사용하고 싶나요? 가장 빠른 방법은 다음과 같습니다:

  1. 의존성 설치 하세요:

  2. **Claude Desktop 설정을 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json에 설정하세요:

  3. Claude 데스크톱을 재시작하세요 그리고 조사를 시작하세요! 🎉

자세한 설정 방법은 아래의 Claude 데스크톱 통합 섹션을 참조하세요.

자료

이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.

README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

Why GPT Researcher MCP?

While LLM apps can access web search tools with MCP, GPT Researcher MCP delivers deep research results. Standard search tools return raw results requiring manual filtering, often containing irrelevant sources and wasting context window space.

GPT Researcher autonomously explores and validates numerous sources, focusing only on relevant, trusted and up-to-date information. Though slightly slower than standard search (~30 seconds wait), it delivers:

  • ✨ Higher quality information
  • 📊 Optimized context usage
  • 🔎 Comprehensive results
  • 🧠 Better reasoning for LLMs

💻 Claude Desktop Demo

https://github.com/user-attachments/assets/ef97eea5-a409-42b9-8f6d-b82ab16c52a8

🚀 Quick Start with Claude Desktop

Want to use this with Claude Desktop right away? Here’s the fastest path:

  1. Install dependencies:

    git clone https://github.com/assafelovic/gptr-mcp.git
    pip install -r requirements.txt
    
  2. Set up your Claude Desktop config at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

    {
      "mcpServers": {
        "gptr-mcp": {
          "command": "python",
          "args": ["/absolute/path/to/gpt-researcher/gptr-mcp/server.py"],
          "env": {
            "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key-here",
            "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-key-here"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Restart Claude Desktop and start researching! 🎉

For detailed setup instructions, see the full Claude Desktop Integration section below.

Resources

  • research_resource: Get web resources related to a given task via research.

Primary Tools

  • deep_research: Performs deep web research on a topic, finding the most reliable and relevant information
  • quick_search: Performs a fast web search optimized for speed over quality, returning search results with snippets. Supports any GPTR supported web retriever such as Tavily, Bing, Google, etc… Learn more here
  • write_report: Generate a report based on research results
  • get_research_sources: Get the sources used in the research
  • get_research_context: Get the full context of the research

Prompts

GitHub에서 전체 README 보기

설치

docker run -d \
MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{ "mcpServers": { "gptr-mcp": { "command": "python", "args": ["/absolute/path/to/gpt-researcher/gptr-mcp/server.py"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key-here", "TAVILY_API_KEY": "your-tavily-key-here" } } } }