Chatgpt (OpenAI GPT 4o)

🚀 與 ChatGPT - MCP 服務器（標準輸入輸出）

這是一個基於 Model Context Protocol (MCP) 的標準輸入輸出服務器，它能將提示轉發到 OpenAI 的 ChatGPT（GPT - 4o）。該服務器專為在 LangGraph 基礎的助手內部運行而設計，可通過訪問外部大語言模型（LLM）實現高級摘要、分析和推理等功能。

🚀 快速開始

本服務器提供了便捷的使用方式，可通過 Docker 運行，也能手動測試，還可集成到 LangGraph 管道中。

✨ 主要特性

此服務器提供一個工具，其詳細信息如下：

{
  "name": "ask_chatgpt",
  "description": "將提供的文本 ('content') 發送到外部 ChatGPT (gpt-4o) 模型以進行高級推理或摘要。",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "content": {
        "type": "string",
        "description": "要分析、摘要、比較或推理的文本。"
      }
    },
    "required": ["content"]
  }
}

當助手需要進行以下操作時，可使用此工具：

• 摘要長文檔
• 分析配置文件
• 比較選項
• 執行高級自然語言推理

📦 安裝指南

Docker 使用方法

可通過以下命令構建並運行容器：

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

手動測試

使用單次請求本地測試服務器，可執行以下命令：

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

💻 使用示例

基礎用法

LangGraph 集成

將此 MCP 服務器連接到你的 LangGraph 管道，可按如下配置：

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

MCP 服務器配置示例

以下是使用 mcpServers JSON 配置服務器的示例：

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

環境設置

創建一個 .env 文件（自動通過 python-dotenv 加載）或手動導出密鑰：

OPENAI_API_KEY=your-openai-key

或者：

export OPENAI_API_KEY=your-openai-key

📚 詳細文檔

注意事項

⚠️ 重要提示

• 切勿提交 .env 文件或 API 密鑰。
• 需將秘密存儲在安全的環境變量或密鑰管理器中。