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，该服务器将提示转发到OpenAI的ChatGPT（GPT-4o），并设计用于在LangGraph基助手中运行。它可以通过访问外部大语言模型（LLM）来实现高级摘要、分析和推理。

功能说明

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"]
  }
}

当您的助手需要以下操作时使用此工具：

• 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

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服务器连接到您的LangGraph管道，请这样配置：

("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>"
      }
    }
  }
}

环境设置

创建一个.env文件（自动通过python-dotenv加载）或手动导出密钥：

OPENAI_API_KEY=your-openai-key

或：

export OPENAI_API_KEY=your-openai-key

注意事项

• 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！

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。