高级用法

本指南涵盖了 GPT Researcher MCP 服务器的高级使用场景和配置。

自定义配置

您可以通过修改各种配置参数来自定义 MCP 服务器的行为。

环境变量

创建一个包含附加配置选项的 .env 文件。

# Required API keys
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key

# Optional configurations assuming using OpenAI
STRATEGIC_LLM=openai:gpt-4o-mini # Change default to faster reasoning model
MAX_ITERATIONS=2 # Make the research faster by reducing iterations
SCRAPER=tavily_extract # For production use, using hosted scraping methods (assuming you use tavily)

服务器配置文件

您可以创建一个 config.json 文件来自定义服务器行为。

{
  "host": "0.0.0.0",
  "port": 8000,
  "debug": false,
  "timeout": 300,
  "max_concurrent_requests": 10
}

与 Claude 集成

要有效地与 Claude 集成：

确保您的 Claude 模型已启用 MCP 功能。
将 Claude 指向 MCP 服务器端点。
使用适当的提示来指导 Claude 使用研究工具。

Claude 的配置示例

{
  "tools": [
    {
      "name": "gptr-researcher",
      "endpoint": "https://:8000/mcp"
    }
  ]
}

高级工具用法

进行深度研究

为实现更深度的研究能力：

Use the conduct_research tool with these advanced parameters:
{
  "query": "quantum computing advancements 2024",
  "depth": "deep",
  "focus_areas": ["hardware", "algorithms", "applications"],
  "timeline": "last 1 year"
}

自定义报告生成

write_report 工具接受多个自定义选项。

Use the write_report tool with:
{
  "style": "academic",
  "format": "markdown",
  "include_images": true,
  "citation_style": "APA",
  "executive_summary": true
}

保护您的 MCP 服务器

要保护您的 MCP 服务器部署：

添加 API 密钥认证

# Add to server.py
@app.middleware("http")
async def verify_api_key(request, call_next):
    api_key = request.headers.get("X-API-Key")
    if api_key != os.getenv("MCP_API_KEY"):
        return JSONResponse(status_code=401, content={"error": "Invalid API key"})
    return await call_next(request)

启用 HTTPS

# Run with HTTPS
uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ssl-keyfile=./key.pem --ssl-certfile=./cert.pem

设置速率限制

# Add rate limiting
from fastapi import Depends, HTTPException
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.util import get_remote_address

limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)

@app.post("/mcp")
@limiter.limit("10/minute")
async def mcp_endpoint(request: Request, payload: dict):
    # Endpoint code

使用 Docker 部署

为了方便使用 Docker 部署：

创建一个 Dockerfile

FROM python:3.10-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "server.py"]

构建并运行 Docker 容器

docker build -t gpt-researcher-mcp .
docker run -p 8000:8000 -e OPENAI_API_KEY=your_key -e TAVILY_API_KEY=your_key gpt-researcher-mcp

监控与日志记录

启用详细日志记录以监控服务器活动。

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler("mcp_server.log"),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

logger = logging.getLogger("mcp_server")

扩展功能

您可以通过附加功能来扩展 MCP 服务器。

添加新的研究工具
实现自定义报告格式
与额外的数据源集成
添加专门的研究代理

例如，要添加一个新工具：

@app.tool("analyze_sentiment")
async def analyze_sentiment(query: str):
    """Analyze the sentiment of research results."""
    # Implementation
    return {"sentiment": "positive", "confidence": 0.87}

高级问题故障排除

处理速率限制

如果您遇到外部 API 的速率限制：

import time
from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt

@retry(wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10), stop=stop_after_attempt(5))
def search_with_retry(query):
    try:
        return search_engine.search(query)
    except RateLimitError:
        time.sleep(5)
        raise

内存管理

用于处理大型研究任务：

import gc

def clean_memory():
    """Force garbage collection to free memory"""
    gc.collect()

后续步骤

探索与您自己的应用程序集成
了解创建自定义代理以增强研究能力
为 GPT Researcher 项目做贡献

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