Chatgpt MCP

🚀 使用ChatGPT - MCP服务器（标准输入输出）

这是一个基于模型上下文协议（MCP）的标准输入输出服务器。该服务器能将提示转发到OpenAI的ChatGPT（GPT - 4o），专为在LangGraph基助手中运行而设计。借助它访问外部大语言模型（LLM），可实现高级摘要、分析和推理等功能。

🚀 快速开始

环境设置

你可以创建一个 .env 文件（该文件会被 python - dotenv 自动加载），或者手动导出密钥：

OPENAI_API_KEY=your-openai-key

或者在终端执行以下命令：

export OPENAI_API_KEY=your-openai-key

Docker用法

构建并运行容器：

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

手动测试

使用单次请求测试服务器：

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

LangGraph集成

要将此MCP服务器连接到你的LangGraph管道，请按如下配置：

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

MCP服务器配置示例

以下是使用 mcpServers JSON配置服务器的示例：

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

✨ 主要特性

此服务器公开了一个工具：

{
  "name": "ask_chatgpt",
  "description": "将提供的文本（'content'）发送到外部ChatGPT（gpt - 4o）模型，用于高级推理或总结。",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "content": {
        "type": "string",
        "description": "要分析、摘要、比较或推理的文本。"
      }
    },
    "required": ["content"]
  }
}

当你的助手需要进行以下操作时，可使用此工具：

• 摘要长文档
• 分析配置文件
• 比较选项
• 进行高级自然语言推理

🔧 技术细节

依赖项

依赖项在Docker构建期间安装：

• openai
• requests
• python - dotenv

项目结构

.
├── 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！

⚠️ 注意事项

安全注意事项

• 永远不要提交 .env 文件或API密钥。
• 将秘密存储在安全的环境变量或机密管理器中。