WebSearch natif

Certains modèles Clovis intègrent nativement les capacités WebSearch. Le WebSearch est alors piloté directement par le modèle, ce qui simplifie fortement l'intégration.

Modèles compatibles

Modèle	WebSearch natif
ClovisLLM/gpt-oss-120b	✔️

Fonctionnement

Avec ces modèles, le WebSearch est nativement intégré au raisonnement du modèle :

1. Le modèle détecte qu'une recherche web est pertinente
2. Il effectue automatiquement la recherche
3. Il exploite les résultats dans sa génération

Il n'est pas nécessaire de :

• gérer une orchestration complexe côté client,
• mettre en place une logique de routage spécifique.

Exemple

Requête avec GPT-OSS

{
"model": "ClovisLLM/gpt-oss-120b",
"input": "Quelles sont les dernières actualités sur l'IA en France ?",
"temperature": 0.3,
"tools": [
{
  "type": "mcp",
  "server_label": "web_search_preview",
  "server_description": "The websearch mcp",
  "server_url": "https://llm-gateway.clovis-ai.fr/api/v1/mcp",
  "require_approval": "never"
}
],
}

Le modèle décide seul quand effectuer une recherche web et l'intègre dans sa réponse.

MCP WebSearch vs WebSearch natif

	MCP WebSearch	WebSearch natif GPT-OSS
Principe	Le modèle appelle un serveur MCP externe	Le WebSearch est nativement intégré au modèle
Contrôle	Contrôle maximal sur l'orchestration	Simplifie fortement l'intégration
Cas d'usage	Agents autonomes, workflows, orchestrations multi-outils	Intégration rapide sans orchestration côté client
Modèles	Tous les modèles Clovis	ClovisLLM/gpt-oss-120b

Déclarer le serveur MCP

Pour activer le WebSearch, ajoutez un outil de type mcp dans le champ tools de votre requête :

Déclaration MCP

{
"type": "mcp",
"server_label": "web_search_preview",
"server_description": "The websearch mcp",
"server_url": "https://llm-gateway.clovis-ai.fr/api/v1/mcp",
"require_approval": "never"
}

Champ	Type	Obligatoire	Description
type	string	✔️	Doit être "mcp"
server_label	string	✔️	Nom logique du serveur MCP
server_description	string		Description fonctionnelle du serveur
server_url	string	✔️	URL du serveur MCP Clovis
require_approval	string		Politique d'exécution (never = automatique)

Exemples de code

Python

Python

from openai import OpenAI

CLOVIS_API_KEY = "sk-xxxx"
CLOVIS_BASE_URL = "https://llm-gateway.clovis-ai.fr/v1"
CLOVIS_MODEL_NAME = "ClovisLLM/gpt-oss-120b"

client = OpenAI(api_key=CLOVIS_API_KEY, base_url=CLOVIS_BASE_URL)

answer = client.responses.create(
  model=CLOVIS_MODEL_NAME,
  input="Quelles sont les dernières actualités sur l'IA ?",
  tools=[
      {
          "type": "mcp",
          "server_label": "web_search_preview",
          "server_description": "The websearch mcp",
          "server_url": "https://llm-gateway.clovis-ai.fr/api/v1/mcp",
          "require_approval": "never",
      }
  ]
)

print(answer.output_text)

JavaScript

JavaScript

const axios = require('axios');

const CLOVIS_API_KEY = 'sk-xxxx';
const CLOVIS_BASE_URL = 'https://llm-gateway.clovis-ai.fr/v1';

async function searchWeb() {
const res = await axios.post(
  CLOVIS_BASE_URL + '/responses',
  {
    model: 'ClovisLLM',
    input: 'Quelles sont les dernières actualités sur l\'IA ?',
    tools: [
      {
        type: 'mcp',
        server_label: 'web_search_preview',
        server_url: 'https://llm-gateway.clovis-ai.fr/api/v1/mcp',
        require_approval: 'never',
      }
    ],
  },
  {
    headers: {
      Authorization: 'Bearer ' + CLOVIS_API_KEY,
      'Content-Type': 'application/json',
    },
  }
);

console.log(res.data.output[0].content[0].text);
}

searchWeb();