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

Instalar dependencias:
npm install
Configurar variables de entorno:
# Crear archivo .env echo "OPENAI_API_KEY=tu-api-key-aqui" > .env
Compilar el proyecto:
npm run build

🚀 Uso

Paso 1: Iniciar el servidor webhook

npm run webhook

Paso 2: Crear túnel de Cloudflare

En otra terminal:

cloudflared tunnel --url http://localhost:3000

Paso 3: Actualizar la URL del túnel

Edita src/test-method2.ts y actualiza la URL:

const webhookUrl = "https://tu-nueva-url.trycloudflare.com/webhook/weather";

Paso 4: Probar la integración

npm run test

🎯 Cómo Funciona

Flujo Automático (Método 2)

Usuario pregunta: "¿Cuál es el clima en Bogotá?"
OpenAI detecta: Necesita información del clima
Tu código llama automáticamente: Tu webhook de Cloudflare
Tu MCP server responde: Con datos del clima
Tu código envía: La respuesta de vuelta a OpenAI
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.

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Enables automatic weather information retrieval through a custom MCP server integrated with OpenAI using Cloudflare tunnels. Demonstrates seamless function calling between OpenAI and custom MCP tools without manual intervention.

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