ChatGPT MCP Bridge

让 ChatGPT 通过 MCP 读取和编辑本地项目、检查 Git 差异、运行允许的开发脚本，并可选接入 Codex Desktop。

本仓库只发布 Bridge 自身，不包含你的工作区配置、密钥、项目内容或热挂载的外部 MCP。这是社区项目，与 OpenAI 官方产品分开维护。

准备连接信息 · 安装启动 · 连接 ChatGPT · 配置 ChatGPT 项目 · 常见问题 · 手动配置 · 技术参考

ChatGPT 项目 → Bridge 应用 → Secure MCP Tunnel → 本机 Bridge → 指定的项目目录

准备连接信息

先准备下面两项，再运行安装向导。Platform 组织用于管理隧道与权限；ChatGPT 项目用于组织聊天，它们是不同的对象。

Tunnel ID 从哪里获取

入口：OpenAI Platform → Tunnels。

1. 登录并切换到你要使用的 Platform 组织。

2. 创建一个隧道，或打开已有隧道，复制其 tunnel_id（以 tunnel_ 开头）。

3. 将隧道关联到实际使用的 ChatGPT 工作空间，否则它可能不会出现在 ChatGPT 的连接列表中。

这个 ID 要填两处：本地配置向导的 Tunnel ID，以及 ChatGPT 应用的 Tunnel 连接。创建/管理隧道需要 Tunnels Read + Manage 权限，使用隧道需要 Read + Use。参见官方隧道说明。

Runtime API key 从哪里获取

入口：OpenAI Platform → Runtime API keys。

1. 在同一个 Platform 组织中创建运行时 API key；创建密钥的身份需要 Tunnels Read + Use 权限。

2. 将密钥填入本地配置向导的 Runtime API key 提示。向导会将它保存为本机 .env 中的 CONTROL_PLANE_API_KEY。

不要使用 Admin API key，也不要把密钥填入 ChatGPT 项目指令或上传 GitHub。权限不足时联系组织管理员。

Related MCP server: local-agent-mcp

安装启动

1. 安装并运行向导

自动向导支持 Windows x64 / ARM64。准备 Node.js 22+、Git 和 pnpm；没有 pnpm 时先运行 npm install -g pnpm。其他系统可参考手动配置。

git clone https://github.com/AresQQQQQ/ChatGPT-MCP-Bridge.git
cd ChatGPT-MCP-Bridge
pnpm install --frozen-lockfile
pnpm build
pnpm run setup

按提示填写上面的 Tunnel ID、Runtime API key，健康端口通常保持默认即可。密钥输入不会显示。也可以运行 setup.cmd；请使用 pnpm run setup，避免与 pnpm 自带的 setup 命令混淆。

向导自动下载官方客户端、校验 SHA-256 并生成 profile。新安装会创建本机配置；已有配置保留工作区、权限和认证令牌，默认复用现有客户端。向导只完成本地设置，ChatGPT 连接在后续步骤配置。

2. 指定本地项目

打开生成的 mcp-bridge.json，保留其他字段，将 workspaces 替换为实际项目。下面仅为字段片段：

"workspaces": [
  {
    "id": "my-app",
    "root": "D:/Projects/my-app",
    "mode": "workspace",
    "allowedScripts": ["test", "build", "lint", "typecheck"]
  }
]

初始的 default / . 指向 Bridge 自身，使用前请改成目标项目。多个项目可添加不同 id 的条目。需要通用命令执行时才启用 trusted-dev，它以当前用户身份执行代码，不是操作系统沙箱。

3. 启动服务

node dist/cli.js doctor
.\bridge.cmd

等待 Bridge 和 Tunnel 两个 READY 状态，保持进程运行。也可用 bridge-ui.cmd 打开 Windows 控制窗口。两个启动脚本在缺少配置文件时都会先进入向导。

连接 ChatGPT

1. 在 ChatGPT 网页端打开 设置 → 安全与登录 → 开发者模式。

2. 进入 Plugins/插件，通过加号创建开发者应用，名称可填 ChatGPT MCP Bridge。

3. 连接方式选择 Tunnel，选择已创建的隧道或填入其 tunnel_id。

4. 在对话输入框的加号菜单中选择开发者模式，启用这个应用。已有可用的 Bridge 应用时可复用。

入口名称和可用性以账号界面为准，参见官方开发者模式指南。不要把本机 http://127.0.0.1:3000/mcp 填成云端连接地址；本教程通过 Tunnel 接入。

配置 ChatGPT 项目

在 ChatGPT 创建项目，例如“我的应用开发”。打开项目菜单或设置，将下面模板粘贴到项目指令，替换应用名称及所有 my-app，再从项目内新建对话并启用 Bridge 应用。项目指令可供项目内聊天共享，参见官方项目说明。

对应关系是：项目指令中的 workspaceId → 本地 workspaces[].id → root。ChatGPT 项目名称只是显示名称，不会自动绑定本地目录。

项目指令模板

也可使用独立模板文件。

本项目使用的 MCP 应用：ChatGPT MCP Bridge
本项目固定的 workspaceId：my-app

处理本地代码与文件时，使用上述 Bridge 应用提供的工具。
每次新对话首次操作项目时：
1. 调用 get_workspace_info({"workspaceId":"my-app"})，确认工作区存在及当前权限。
2. 调用 open_workspace({"workspaceId":"my-app"})，读取返回的项目指令。
3. 后续需要 workspaceId 的工具调用均使用 my-app；路径填写相对项目根目录的路径。

默认只处理这个工作区。找不到它时报告配置问题，不自行换到另一个项目。
先读取相关文件再编辑，保留已有改动。代码变更后运行适用且被允许的检查，说明验证结果。
执行命令时优先使用已允许的项目脚本或固定 Recipe；权限不足时说明所需的本地配置。
若工具不可用或连接失败，明确报告，不编造文件内容、执行结果或成功状态。
不要读取、输出或上传密钥及本机认证配置。
Git 提交和推送遵循本次用户的明确要求；不要自行发布项目。

验证配置

在项目内发送：

请使用 ChatGPT MCP Bridge 列出工作区，然后打开 my-app，确认根目录与权限，
读取项目说明并概括目录结构。只检查连接，不修改文件。

应看到真实工具调用，以及正确的工作区和路径。上传 README 或模板到项目“文件/来源”只提供上下文，不会自动建立 MCP 连接或实时同步源码。

项目指令不是权限隔离。 同一 Bridge 下的多个工作区可能被同一应用发现；需要隔离不同用户时，使用独立的 Bridge 配置、实例与连接。

常见问题

开发与进阶使用

pnpm typecheck
pnpm test
pnpm build
pnpm export:source

• 手动配置与维护：本机文件、重新配置、Codex Desktop、外部 MCP 和源码导出。

• 技术参考：工具、执行权限、HTTP 认证和 Codex 任务模型。

许可证

Copyright 2026 AresQ (AresQQQQQ).

本项目采用 Apache License 2.0。第三方依赖和资源保留各自的许可证；树形图标来源见资源说明。