Integrations
Provides access to OpenAI's API, as specified by the OpenAPI URL in the README (https://api.apis.guru/v2/specs/openai.com/1.2.0/openapi.json), allowing interaction with OpenAI's models, completions, chat, embeddings, and other AI services.
MCPサーバー
このプロジェクトは、AG2 のMCP ビルダーを使用して自動生成された、指定された OpenAPI URL - https://api.apis.guru/v2/specs/openai.com/1.2.0/openapi.json用の MCP (マルチエージェント会話プロトコル) サーバーです。
前提条件
- Python 3.9以上
- pipとuv
インストール
- リポジトリをクローンします。Copy
- 依存関係のインストール: .devcontainer/setup.shスクリプトは
pip install -e ".[dev]"
を使用して依存関係のインストールを処理します。dev コンテナを使用していない場合は、このコマンドを手動で実行できます。あるいは、Copyuv
を使用することもできます。Copy
発達
このプロジェクトでは、リンティングとフォーマットにruff
を使用し、静的型チェックにmypy
使用し、テストにpytest
使用します。
リンティングとフォーマット
リンティングの問題を確認するには:
コードをフォーマットするには:
これらのコマンドは、scripts/lint.shスクリプト経由でも利用できます。
静的分析
静的分析を実行するには (mypy、bandit、semgrep):
このスクリプトは、 .pre-commit-config.yamlでコミット前フックとしても構成されます。
テストの実行
カバレッジ付きテストを実行するには:
pytest が実行され、カバレッジレポートが生成されます。レポートとクリーンアップを組み合わせたものを作成するには、以下を使用します。
コミット前フック
このプロジェクトでは、 .pre-commit-config.yamlで定義されたコミット前フックを使用します。フックをインストールするには、以下の手順に従います。
フックは各コミットの前に自動的に実行されます。
サーバーの実行
MCPサーバーは、mcp_server/main.pyスクリプトを使用して起動できます。様々なトランスポートモード(例: stdio
、 sse
)をサポートしています。
サーバーを起動するには(例:stdio モード):
サーバーは環境変数を使用して設定できます。
CONFIG_PATH
: JSON 構成ファイルへのパス (例: mcp_server/mcp_config.json )。CONFIG
: 構成を含む JSON 文字列。SECURITY
: セキュリティ パラメータ (API キーなど) の環境変数。
これらがどのようにロードされるかの詳細については、 mcp_server/main.pyのif __name__ == "__main__":
ブロックを参照してください。
tests/test_mcp_server.pyファイルは、テストのためにプログラムでサーバーを起動して操作する方法を示しています。
建築と出版
このプロジェクトは、ビルドと公開にHatchを使用しています。プロジェクトをビルドするには:
プロジェクトを公開するには:
これらのコマンドは、scripts/publish.shスクリプト経由でも利用できます。
This server cannot be installed
OpenAI API との対話を可能にする自動生成された MCP サーバー。これにより、ユーザーはマルチエージェント会話プロトコルを通じて OpenAI のモデルと機能にアクセスできるようになります。
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