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Gdelt

Gdelt

远程服务
pipeworx.io搜索与检索12 天前更新

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

  1. 01搜索近期新闻文章
  2. 02查看每日语气和报道量
  3. 03查看情绪分布
  4. 04汇总共现主题与实体

适用场景

  1. 01查找某主题的近期报道
  2. 02比较新闻语气变化
  3. 03衡量主题在新闻中的占比
  4. 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。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/gdelt/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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
qstring否question 的别名。
askstring否question 的别名。
textstring否question 的别名。
inputstring否question 的别名。
packsarray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)。
querystring否question 的别名。
promptstring否question 的别名。
messagestring否question 的别名。
questionstring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

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。