MCP Server with OpenAI Integration

import OpenAI from "openai"; import fetch from "node-fetch"; import dotenv from "dotenv"; dotenv.config(); async function testMethod2() { const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY; // ⚠️ ACTUALIZA ESTA URL CON LA NUEVA URL DE TU TÚNEL const webhookUrl = "https://lightbox-longer-absence-convergence.trycloudflare.com/webhook/weather"; if (!apiKey) { console.error("❌ OPENAI_API_KEY not found"); return; } const openai = new OpenAI({ apiKey }); console.log("🤖 Método 2: Tu código maneja la conexión automáticamente"); console.log("========================================================\n"); console.log(`🌐 Webhook URL: ${webhookUrl}`); console.log("📋 Flujo: Usuario → OpenAI → Tu código → Tu webhook → Tu código → OpenAI → Usuario\n"); const userQuestion = "¿Cuál es el clima en Ciudad de México?"; try { console.log(`👤 Usuario: ${userQuestion}`); // Paso 1: OpenAI decide llamar la función console.log("🔧 Paso 1: OpenAI detecta que necesita información del clima"); const response = await openai.chat.completions.create({ model: "gpt-4", messages: [{ role: "user", content: userQuestion }], tools: [{ type: "function", function: { name: "get_weather", description: "Get weather for a city", parameters: { type: "object", properties: { city: { type: "string" }, unit: { type: "string", enum: ["celsius", "fahrenheit"] } }, required: ["city"] } } }], tool_choice: "auto", }); const assistantMessage = response.choices[0]?.message; if (assistantMessage?.tool_calls) { console.log("✅ OpenAI quiere llamar la función get_weather"); // Paso 2: Tu código llama automáticamente tu webhook console.log("🔄 Paso 2: Tu código llama automáticamente tu webhook"); const toolCall = assistantMessage.tool_calls[0]; const args = JSON.parse(toolCall.function.arguments); console.log(` 📋 Argumentos: ${JSON.stringify(args, null, 2)}`); const webhookResponse = await fetch(webhookUrl, { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ name: toolCall.function.name, arguments: args }) }); if (webhookResponse.ok) { const webhookData = await webhookResponse.json(); console.log(`✅ Paso 3: Tu MCP server responde: ${webhookData.content}`); // Paso 4: Tu código envía la respuesta de vuelta a OpenAI console.log("🔄 Paso 4: Tu código envía la respuesta de vuelta a OpenAI"); const finalResponse = await openai.chat.completions.create({ model: "gpt-4", messages: [ { role: "user", content: userQuestion }, assistantMessage, { role: "tool", tool_call_id: toolCall.id, content: webhookData.content } ] }); console.log(`🤖 Paso 5: OpenAI presenta la respuesta final:`); console.log(` ${finalResponse.choices[0]?.message?.content}`); console.log("\n🎉 ¡Método 2 funcionando perfectamente!"); console.log("✅ Tu código maneja automáticamente toda la comunicación"); } else { console.log(`❌ Error en webhook: ${webhookResponse.status}`); console.log("💡 Verifica que tu túnel de Cloudflare esté funcionando"); } } else { console.log("❌ OpenAI no detectó la necesidad de llamar la función"); } } catch (error: any) { console.error("❌ Error:", error.message); console.log("\n💡 Posibles soluciones:"); console.log("1. Verifica que tu servidor webhook esté corriendo: npm run webhook"); console.log("2. Verifica que tu túnel de Cloudflare esté activo"); console.log("3. Actualiza la URL del webhook en el script"); } } testMethod2().catch(console.error);