openai-websearch-mcp 是一款 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供强大的网页搜索能力。它通过 Model Context Protocol (MCP) 接口，使 AI 助手能够在与用户对话期间实时搜索网络，从而获取最新的信息，弥补训练数据中的不足。该解决方案允许 AI 模型调用 OpenAI 的 websearch 功能，并根据用户位置和搜索上下文调整搜索结果。

开发者可以通过简单的配置，将其集成到 Claude.app 或 Zed 编辑器等 MCP 客户端中。openai-websearch-mcp 提供了便捷的一键安装脚本，同时也支持手动安装和配置，方便开发者根据自身需求进行选择。通过 web_search 工具，AI 模型可以获取更全面的信息，从而提供更准确、更具洞察力的回答，极大地提升用户体验。该项目采用 MIT 许可，开发者可以自由地使用和修改。

实时网络搜索能力

openai-websearch-mcp 的核心功能是为AI模型提供实时的网络搜索能力。它允许AI助手在与用户对话的过程中，通过OpenAI的Web Search API访问互联网，获取最新的信息。这弥补了AI模型训练数据可能存在的滞后性，确保AI能够基于最新的信息提供准确和相关的回答。该功能通过MCP协议与客户端（如Claude.app或Zed编辑器）无缝集成，使得AI模型可以像调用本地函数一样调用网络搜索功能。例如，用户询问“今天北京的天气怎么样？”，AI助手可以通过openai-websearch-mcp 实时搜索天气信息并返回给用户，而无需依赖过时的训练数据。

从技术实现角度看，该功能依赖于OpenAI的Web Search API，开发者需要在服务器端配置有效的OpenAI API密钥。客户端通过MCP协议发送包含搜索关键词的请求到服务器，服务器调用OpenAI API进行搜索，并将搜索结果返回给客户端。

上下文感知搜索

openai-websearch-mcp 提供的网络搜索工具web_search支持上下文感知搜索，允许开发者指定搜索上下文的大小（search_context_size），以控制搜索结果的详细程度。开发者可以选择low、medium或high来调整搜索结果的上下文信息量，从而优化AI模型的响应质量。例如，在处理复杂的查询时，可以选择high来获取更全面的信息，而在处理简单查询时，可以选择low以减少冗余信息。此外，该工具还支持用户位置信息（user_location），允许AI模型根据用户所在的城市、国家、地区和时区进行本地化搜索，提供更精准的结果。例如，当用户询问“附近的餐馆推荐”时，AI模型可以利用用户位置信息搜索附近的餐馆，并提供个性化的推荐。

技术上，search_context_size参数影响着传递给AI模型的搜索结果片段的大小，而user_location参数则直接传递给OpenAI Web Search API，用于优化搜索结果的地域相关性。

简易安装与配置

openai-websearch-mcp 提供了简易的安装和配置方法，支持一键安装和手动安装两种方式。一键安装方式通过简单的命令行指令，即可自动完成服务器的安装和配置，极大地简化了部署流程。手动安装方式则提供了更灵活的配置选项，允许开发者根据自己的需求进行定制。例如，对于Claude用户，可以通过一行命令OPENAI_API_KEY=sk-xxxx uv run --with uv --with openai-websearch-mcp openai-websearch-mcp-install 快速完成安装和配置。对于Zed编辑器，则可以通过修改settings.json文件，添加相应的配置信息。

技术上，一键安装脚本会自动更新配置文件，而手动安装则需要开发者手动修改配置文件。该解决方案支持使用uvx或pip进行安装，提供了多种选择。

集成优势

openai-websearch-mcp 作为MCP服务器，能够与任何兼容MCP协议的客户端无缝集成。这种标准化接口使得AI模型可以轻松地访问网络搜索功能，而无需关心底层实现的细节。通过MCP协议，客户端和服务器之间可以安全地交换数据，确保AI模型能够获取到可靠的信息。此外，openai-websearch-mcp 还提供了调试工具，方便开发者进行问题排查和性能优化。例如，开发者可以使用MCP inspector来调试服务器，查看请求和响应的详细信息，从而快速定位问题。

从技术角度看，MCP协议定义了客户端和服务器之间的通信规范，包括数据格式、传输方式和错误处理机制。openai-websearch-mcp 遵循这些规范，确保与其他MCP组件的互操作性。