MCP Server with OpenAI Integration

# MCP Server with OpenAI Integration Este proyecto demuestra cómo crear un servidor MCP (Model Context Protocol) personalizado con una herramienta de clima e integrarlo con OpenAI usando Cloudflare Tunnel. ## 🚀 Características - **Servidor MCP personalizado** con herramienta de clima - **Integración automática** con OpenAI usando tu propio código - **Túnel de Cloudflare** para exposición pública - **TypeScript** completamente tipado - **Function calling automático** sin intervención manual ## 📁 Estructura del Proyecto ``` mcp-server-openai-sdk/ ├── src/ │ ├── index.ts # Servidor MCP principal │ ├── webhook-server.ts # Servidor webhook para OpenAI │ └── test-method2.ts # Test de integración automática ├── package.json # Dependencias y scripts ├── tsconfig.json # Configuración TypeScript ├── .env # Variables de entorno (crear) └── README.md # Este archivo ``` ## 🛠️ Instalación 1. **Instalar dependencias**: ```bash npm install ``` 2. **Configurar variables de entorno**: ```bash # Crear archivo .env echo "OPENAI_API_KEY=tu-api-key-aqui" > .env ``` 3. **Compilar el proyecto**: ```bash npm run build ``` ## 🚀 Uso ### Paso 1: Iniciar el servidor webhook ```bash npm run webhook ``` ### Paso 2: Crear túnel de Cloudflare En otra terminal: ```bash cloudflared tunnel --url http://localhost:3000 ``` ### Paso 3: Actualizar la URL del túnel Edita `src/test-method2.ts` y actualiza la URL: ```typescript const webhookUrl = "https://tu-nueva-url.trycloudflare.com/webhook/weather"; ``` ### Paso 4: Probar la integración ```bash npm run test ``` ## 🎯 Cómo Funciona ### Flujo Automático (Método 2) 1. **Usuario pregunta**: "¿Cuál es el clima en Bogotá?" 2. **OpenAI detecta**: Necesita información del clima 3. **Tu código llama automáticamente**: Tu webhook de Cloudflare 4. **Tu MCP server responde**: Con datos del clima 5. **Tu código envía**: La respuesta de vuelta a OpenAI 6. **OpenAI presenta**: La respuesta final naturalmente ### Ejemplo de Salida ``` 👤 Usuario: ¿Cuál es el clima en Bogotá? 🔧 Paso 1: OpenAI detecta que necesita información del clima ✅ OpenAI quiere llamar la función get_weather 🔄 Paso 2: Tu código llama automáticamente tu webhook 📋 Argumentos: { "city": "Bogotá" } ✅ Paso 3: Tu MCP server responde: Weather in Bogotá: 15°C, cloudy 🔄 Paso 4: Tu código envía la respuesta de vuelta a OpenAI 🤖 Paso 5: OpenAI presenta la respuesta final: El clima en Bogotá es de 15°C, nublado. ``` ## 🔧 Scripts Disponibles - `npm run build` - Compilar el proyecto - `npm run webhook` - Iniciar servidor webhook - `npm run test` - Probar integración automática - `npm run dev` - Modo desarrollo ## 🎯 Ventajas de esta Integración ✅ **Completamente automático** - No necesitas intervención manual ✅ **Tu código controla todo** - Manejas la comunicación ✅ **Escalable** - Puedes agregar más herramientas fácilmente ✅ **Producción lista** - Listo para usar en aplicaciones reales ## 🔍 Archivos Esenciales - **`src/index.ts`** - Servidor MCP con herramienta de clima - **`src/webhook-server.ts`** - Servidor webhook para OpenAI - **`src/test-method2.ts`** - Test de integración automática ## 📝 Notas - El servidor webhook debe estar corriendo en puerto 3000 - El túnel de Cloudflare debe estar activo - La URL del túnel debe actualizarse en el script de test - Esta integración funciona completamente automática sin intervención manual ## 🎉 ¡Listo! Tu servidor MCP personalizado está completamente integrado con OpenAI y funcionando automáticamente. Puedes hacer preguntas sobre el clima y obtener respuestas naturales sin intervención manual.