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OpenAI MCP Server

by thadius83
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Python
Remote
MIT License
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OpenAI MCP サーバー

鍛冶屋のバッジ

MCPプロトコルを使用して、Claudeから直接OpenAIモデルをクエリできます。このフォークは、メッセージ処理が改善されたo3-miniおよびgpt-4o-miniモデルのサポートを追加します。

クライン自動インストール

Set up the MCP server from https://github.com/thadius83/mcp-server-openai. Use "github.com/thadius83/mcp-server-openai" as the server name in cline_mcp_settings.json. Analyse the readme and instructions below. Do not create new files in the repo, utilise the findings from pyproject.toml, src/mcp_server_openai/server.py, src/mcp_server_openai/llm.py Once installed, demonstrate the server's capabilities by using one of its tools. Installation Steps: # Clone the repository git clone https://github.com/thadius83/mcp-server-openai cd mcp-server-openai # Install the package pip install .` MCP Settings Configuration: The cline_mcp_settings.json should be configured with: Correct server name format: "github.com/thadius83/mcp-server-openai" Python module path structure for the server PYTHONPATH environment variable pointing to the project directory OpenAI API key passed as a command line argument Example configuration: { "mcpServers": { "github.com/thadius83/mcp-server-openai": { "command": "python", "args": [ "-m", "src.mcp_server_openai.server", "--openai-api-key", "your-openai-api-key" ], "env": { "PYTHONPATH": "/path/to/mcp-server-openai" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } } Requirements: Python >= 3.10 OpenAI API key Dependencies installed via pip (mcp>=0.9.1, openai>=1.0.0, click>=8.0.0, pytest-asyncio) Available Tools: Tool Name: ask-openai Description: Ask OpenAI assistant models a direct question Models Available: o3-mini (default) gpt-4o-mini Input Schema: { "query": "Your question here", "model": "o3-mini" // optional, defaults to o3-mini }

Related MCP server: MCP OpenAI Server

特徴

  • OpenAIのAPIとの直接統合

  • 複数のモデルのサポート:

    • o3-mini（デフォルト）：簡潔な応答に最適化

    • gpt-4o-mini: より詳細な応答のための強化モデル

  • 設定可能なメッセージフォーマット

  • エラー処理とログ記録

  • MCPプロトコルによるシンプルなインターフェース

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の OpenAI MCP Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @thadius83/mcp-server-openai --client claude

手動インストール

  1. リポジトリのクローンを作成します:

git clone https://github.com/thadius83/mcp-server-openai.git cd mcp-server-openai # Install dependencies pip install -e .

  1. Claude デスクトップを構成する:

このサーバーを既存のMCP設定に追加します。注: 既存のMCPサーバーは設定にそのまま残し、このサーバーをそれらと一緒に追加するだけです。

位置：

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

  • Linux: デフォルトのMCP設定の場所については、ホームディレクトリ（ ~/ ）を確認してください。

{ "mcpServers": { // ... keep your existing MCP servers here ... "github.com/thadius83/mcp-server-openai": { "command": "python", "args": ["-m", "src.mcp_server_openai.server", "--openai-api-key", "your-key-here"], "env": { "PYTHONPATH": "/path/to/your/mcp-server-openai" } } } }

  1. OpenAI APIキーを取得する:

    • OpenAIのウェブサイトをご覧ください

    • アカウントを作成するかログインしてください

    • API設定に移動する

    • 新しいAPIキーを生成する

    • 上記のように設定ファイルにキーを追加します

  2. クロードを再起動:

    • 設定を更新した後、変更を有効にするためにClaudeを再起動します。

使用法

サーバーは、OpenAIモデルのクエリに使用できるツールask-openaiを1つ提供しています。Claudeでは、use_mcp_tool コマンドを使用して直接使用できます。

<use_mcp_tool> <server_name>github.com/thadius83/mcp-server-openai</server_name> <tool_name>ask-openai</tool_name> <arguments> { "query": "What are the key features of Python's asyncio library?", "model": "o3-mini" // Optional, defaults to o3-mini } </arguments> </use_mcp_tool>

モデル比較

  1. o3-mini（デフォルト）

    • 最適な用途: 素早く簡潔な回答

    • スタイル: 直接的かつ効率的

    • 応答例:

      Python's asyncio provides non-blocking, collaborative multitasking. Key features: 1. Event Loop – Schedules and runs asynchronous tasks 2. Coroutines – Functions you can pause and resume 3. Tasks – Run coroutines concurrently 4. Futures – Represent future results 5. Non-blocking I/O – Efficient handling of I/O operations

  2. gpt-4o-ミニ

    • 最適な用途: より包括的な説明

    • スタイル: 詳細かつ徹底的

    • 応答例:

      Python's asyncio library provides a comprehensive framework for asynchronous programming. It includes an event loop for managing tasks, coroutines for writing non-blocking code, tasks for concurrent execution, futures for handling future results, and efficient I/O operations. The library also provides synchronization primitives and high-level APIs for network programming.

応答フォーマット

ツールは標準化された形式で応答を返します。

{ "content": [ { "type": "text", "text": "Response from the model..." } ] }

トラブルシューティング

  1. サーバーが見つかりません:

    • 設定内のPYTHONPATHが正しいディレクトリを指していることを確認してください

    • Pythonとpipが正しくインストールされていることを確認する

    • エラーを確認するには、 python -m src.mcp_server_openai.server --openai-api-key your-key-here直接実行してみてください。

  2. 認証エラー:

    • OpenAI APIキーが有効であることを確認してください

    • キーがargs配列に正しく渡されていることを確認する

    • キーに余分なスペースや文字がないことを確認してください

  3. モデルエラー:

    • サポートされているモデル（o3-mini または gpt-4o-mini）を使用していることを確認してください

    • クエリが空でないことを確認してください

    • トークン制限を超えていないことを確認する

発達

# Install development dependencies pip install -e ".[dev]" # Run tests pytest -v test_openai.py -s

オリジナルからの変更点

  • o3-miniおよびgpt-4o-miniモデルのサポートを追加しました

  • メッセージのフォーマットの改善

  • 互換性向上のため温度パラメータを削除しました

  • 詳細な使用例を含むドキュメントを更新しました

  • モデルの比較と応答例を追加しました

  • 強化されたインストール手順

  • トラブルシューティングガイドを追加しました

ライセンス

MITライセンス

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/thadius83/mcp-server-openai'

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