Webrecherche mit GPT Researcher und Quellenbericht

Was der Server kann

• Recherchiert ein Thema tief im Web und wählt dafür relevante, verlässliche Quellen aus; das README nennt etwa 30 Sekunden Wartezeit.
• Führt eine schnelle Websuche mit Snippets aus, mit jedem von GPT Researcher unterstützten Suchanbieter wie Tavily, Bing oder Google.
• Erstellt aus den Rechercheergebnissen einen Bericht.
• Gibt die verwendeten Quellen und den vollständigen Recherchekontext aus.
• Bietet eine Prompt-Vorlage für Rechercheanfragen und eine Ressource mit Web-Quellen zu einer Aufgabe.
• Läuft lokal über stdio, im Docker-Container über SSE oder per Streamable HTTP.

Einsatz in Marketing und Vertrieb

Content

Für einen Fachartikel recherchiert der Assistent per deep_research den Stand eines Themas und holt mit get_research_sources die Belege für die Quellenliste.

SEO

Mit quick_search sammelt der Assistent schnell Seiten und Snippets zu einem Suchbegriff, um Wettbewerber-Inhalte zu sichten.

Einrichtung

1. Python 3.11 oder höher bereitstellen, das Repository `gpt-researcher` klonen und im Ordner `gptr-mcp` `pip install -r requirements.txt` ausführen.
2. Die Datei `.env.example` nach `.env` kopieren und `OPENAI_API_KEY` und `TAVILY_API_KEY` eintragen.
3. In der Claude-Desktop-Konfiguration den Befehl `python` mit dem absoluten Pfad zu `server.py` eintragen und beide Schlüssel im Abschnitt `env` setzen.
4. Claude Desktop neu starten.

Grenzen

• Die tiefe Recherche ist langsamer als eine normale Suche.
• Wird selbst gestartet, lokal per Python oder im Docker-Container.
• Für den Docker- und n8n-Betrieb ist SSE mit Session-ID nötig.