Openai Agents

🚀 OpenAI 代理 MCP サーバー

このサーバーは、MCP プロトコルを通じて OpenAI エージェントを公開するものです。OpenAI の強力な機能を MCP クライアントで利用できるようにし、情報検索やコンピュータ操作などのタスクを効率的に実行できます。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、MCP プロトコルを通じて OpenAI エージェントを公開するものです。OpenAI の強力な機能を MCP クライアントで利用できるようにし、情報検索やコンピュータ操作などのタスクを効率的に実行できます。

✨ 主な機能

このサーバーは、OpenAI の agents SDK を使用して、単一の OpenAI エージェントと多エージェントコーディネーターの両方を提供します。

専用の単一エージェント

• WebSearchAgent：リアルタイムの情報検索に特化したエージェントです。
• FileSearchAgent：OpenAI ベクトルストア内のファイルを検索および分析するためのエージェントです。
• ComputerAgent：コンピュータ操作を安全に実行するための専用エージェントです。

多エージェントコーディネーター

• CoordinatorAgent：各専用エージェントを調整し、タスクを完了するのに最適なエージェント（または複数のエージェント）を選択できる強力なエージェントです。

各エージェントは MCP プロトコルを通じてアクセス可能で、Claude デスクトップアプリを含むすべての MCP クライアントで使用できます。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.11 以上
• uv パッケージマネージャー（推奨）
• OpenAI API キー

Smithery を通じたインストール

Smithery を通じて openai-agents-mcp-server を自動的にインストールするには、以下のコマンドを実行します。

npx -y @smithery/cli install @lroolle/openai-agents-mcp-server --client claude

Claude デスクトップ版の設定

Claude デスクトップ版を設定するには、config.json に以下の内容を追加します。

"mcpServers": {
  "openai-agents-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["openai-agents-mcp-server"],
    "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

🔧 技術詳細

ツール要件

• WebSearchTool：パラメーターは不要ですが、コンテキスト位置を受け取ることができます。
• FileSearchTool：vector_store_ids（OpenAI ベクトルストアの ID）が必要です。
• ComputerTool：完全な AsyncComputer インターフェースの実装が必要です（現在は模擬バージョン）。

カスタマイズ

このサーバーは、以下の方法でカスタマイズできます。

1. 完全な AsyncComputer インターフェースを実装して、実際のコンピューターとの対話を有効にします。
2. 他の OpenAI ツールの専用エージェントを追加します。
3. コーディネーターエージェントの機能を強化して、より複雑なプロセスを処理できるようにします。

📚 ドキュメント

環境変数による設定

サーバーは、以下の環境変数を使用して設定できます。

• OPENAI_API_KEY：あなたの OpenAI API キー（必須）
• MCP_TRANSPORT：使用するトランスポートプロトコル。デフォルトは "stdio" で、"sse" を選択することもできます。

開発環境のセットアップ

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/lroolle/openai-agents-mcp-server.git
cd openai-agents-mcp-server

# 仮想環境を作成する
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows の場合は .venv\Scripts\activate

# 依存関係をインストールする
uv sync --dev

MCP チェッカーを使用したテスト

MCP チェッカーを使用してテストするには、以下の手順を実行します。

# 1 つのターミナルウィンドウで、SSE トランスポートでサーバーを実行する
export OPENAI_API_KEY=your-api-key
export MCP_TRANSPORT=sse

uv run mcp dev src/agents_mcp_server/server.py

その後、ブラウザで http://localhost:5173 を開きます。

📄 ライセンス

MIT