关于 Gdelt
Gdelt 是用于查询 GDELT 新闻和全球知识图谱数据的 MCP 服务,提供文章搜索、语气与报道量趋势,以及主题和实体汇总。
主要功能
- 01搜索近期新闻文章
- 02查看每日语气和报道量
- 03查看情绪分布
- 04汇总共现主题与实体
适用场景
- 01查找某主题的近期报道
- 02比较新闻语气变化
- 03衡量主题在新闻中的占比
- 04识别相关人物与组织
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 GDELT 文章搜索和分析工具。可作为本地 stdio 服务运行,也可通过 Pipeworx 网关使用。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcpclaude mcp add --transport http pipeworx-io-gdelt https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp{"mcpServers":{"pipeworx-io-gdelt":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"pipeworx-io-gdelt":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"pipeworx-io-gdelt":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp"}}}{"mcpServers":{"pipeworx-io-gdelt":{"serverUrl":"https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
45| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| q | string | 否 | question 的别名。 |
| ask | string | 否 | question 的别名。 |
| text | string | 否 | question 的别名。 |
| input | string | 否 | question 的别名。 |
| packs | array | 否 | 可选。将路由限制为这些包的 slug(例如 ["sec-form-d","sec-13f"]),路由器随后只会从这些包中的工具进行选择。省略则使用默认的完整目录路由。Slug 可从 list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory 获取;未列出或未知的 slug 会被忽略,并在 _meta.pack_scope.ignored 中列出。如果没有任何 slug 能匹配问题,则会在整个目录中路由,并设置 _meta.pack_scope.full_catalog:true(绝不会返回空答案)。 |
| query | string | 否 | question 的别名。 |
| prompt | string | 否 | question 的别名。 |
| message | string | 否 | question 的别名。 |
| question | string | 是 | 用自然语言表达的问题或请求。支持 query、q、prompt、text、input、ask、message 作为别名。 |
详细介绍
@pipeworx/gdelt
GDELT 2.0 DOC API MCP — 全球新闻监测(支持 100 多种语言,每 15 分钟刷新),无需身份验证。
属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1879+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是一个独立的非官方集成,与上游提供方无关联、未经其认可,也非由其发布。
工具
search_articles(query, timespan?, sort?, max_records?)— 搜索近期匹配的文章。timeline_tone(query, timespan?)— 每日平均语气(-100..+100)。timeline_volume(query, timespan?)— 每日文章量(占新闻的百分比)。tone_distribution(query, timespan?)— 情绪直方图(分箱及负面/中性/正面所占百分比)。gkg_summary(query, minutes?, max_records?)— GDELT 全球知识图谱中与查询共同出现的热门主题和实体(人物及组织),以及同一批文章的语气分布;数据来自 GDELT 最近的处理批次(15–60 分钟前)。
数据源
GDELT Project 的 DOC 2.0 API — 公开,无需密钥。
gkg_summary 改为读取 GDELT Project 的 Global Knowledge Graph(GKG)2.1 数据集:该数据集已不再提供实时查询 API(GDELT 最初的 GKG 查询 API 多年前就停止返回数据了),因此此工具会获取并汇总 GDELT 仍每 15 分钟发布一次的数据集文件中的文章主题/实体/语气记录,每次调用都会读取最新数据,而非使用存储的数据。
快速开始
添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):
{
"mcpServers": {
"gdelt": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp"
}
}
}
此端点实际提供的内容
https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及 Pipeworx 的共享元工具 — ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall 和网关范围内的其他工具。因此,你看到的工具数量会多于此表中的数量:目前,单个工具包端点除了该工具包自己的工具外,还会列出大约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其准确范围,也是当天情况的权威说明。
这是有意为之,并非意外的多路复用。元工具让限定范围的连接也能回答此工具包未涵盖的问题 — 通过可跨整个目录路由的 ask_pipeworx,无需添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构定义占用的上下文多于路由功能带来的价值,请连接一次完整网关,而不要连接多个工具包端点。
你也可以连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出所有工具包的工具,而不只是当前工具包的工具:
{
"mcpServers": {
"pipeworx": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
}
}
}
两个 URL 都连接到相同的网关和相同的 1879+ 个数据源。唯一的区别是哪个工具包的工具会被直接列出;通过任一端点,ask_pipeworx 都可以访问所有工具。
没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用
curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/gdelt_search_articles \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query":"sourcecountry:US theme:TERROR","timespan":"7d","max_records":25}'
首次调用无需账号。检查任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/gdelt_search_articles。查找工具:使用 {"query":"..."} 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。
独立运行(无需网关账号)
此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行 — 无需 Pipeworx 账号,也无需经过网关往返:
{
"mcpServers": {
"gdelt": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pipeworx/mcp-gdelt"]
}
}
}
或者直接运行它,确认服务可以启动:
npx -y @pipeworx/mcp-gdelt
它通过 stdin/stdout 使用 MCP,并且仅针对本工具包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call — 不包含上方网关连接额外提供的任何共享元工具。数据源相同,工具相同,但没有 ask_pipeworx 路由。
使用 ask_pipeworx
除了直接调用工具,你还可以用通俗的英语提问 — 在上方的工具包端点和完整网关上都适用:
ask_pipeworx({ question: "your question about Gdelt data" })
网关会自动选择合适的工具并填充参数。
更多信息
许可证
MIT
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。