Chatgpt MCP

🚀 ChatGPT - MCPサーバー（標準入出力）の使用

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく標準入出力サーバーです。このサーバーは、OpenAIのChatGPT（GPT - 4o）にプロンプトを転送し、LangGraphベースのアシスタントでの動作を想定して設計されています。外部の大規模言語モデル（LLM）にアクセスすることで、高度な要約、分析、推論を実現できます。

✨ 主な機能

このサーバーは以下のツールを公開しています。

{
  "name": "ask_chatgpt",
  "description": "提供されたテキスト（'content'）を外部のChatGPT（gpt - 4o）モデルに送信し、高度な推論または要約を行います。",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "content": {
        "type": "string",
        "description": "分析、要約、比較、または推論するテキスト。"
      }
    },
    "required": ["content"]
  }
}

あなたのアシスタントが以下の操作を行う必要がある場合、このツールを使用します。

• 長いドキュメントを要約する
• 設定ファイルを分析する
• 選択肢を比較する
• 高度な自然言語推論を行う

📦 インストール

Dockerを使用する場合

コンテナをビルドして実行します。

docker build -t ask-chatgpt-mcp .

docker run -e OPENAI_API_KEY=your-openai-key -i ask-chatgpt-mcp

手動でテストする場合

単発のリクエストでサーバーをテストします。

echo '{"method":"tools/call","params":{"name":"ask_chatgpt","arguments":{"content":"摘要此配置..."}}}' | \
  OPENAI_API_KEY=your-openai-key python3 server.py --oneshot

💻 使用例

LangGraphとの統合

このMCPサーバーをあなたのLangGraphパイプラインに接続するには、以下のように設定します。

("chatgpt-mcp", ["python3", "server.py", "--oneshot"], "tools/discover", "tools/call")

MCPサーバーの設定例

mcpServers JSONを使用してサーバーを設定する例を示します。

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "server.py",
        "--oneshot"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

環境設定

.envファイルを作成する（python - dotenvによって自動的に読み込まれます）か、手動でキーをエクスポートします。

OPENAI_API_KEY=your-openai-key

または：

export OPENAI_API_KEY=your-openai-key

🔧 技術詳細

依存関係

Dockerビルド時に以下の依存関係がインストールされます。

• openai
• requests
• python-dotenv

プロジェクト構造

.
├── Dockerfile        # Docker构建用于MCP服务器
├── server.py         # 主stdio服务器实现
└── README.md         # 正在阅读！

📄 ライセンス

注意事項

• .envファイルやAPIキーを決してコミットしないでください。
• シークレットは安全な環境変数またはシークレットマネージャーに保存してください。