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ChatGPT MCP Bridge

by AresQQQQQ

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。

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"]
  }
]

字段

含义

id

自定义工作区标识;后续工具调用中的 workspaceId 必须与它一致

root

本机已存在的项目目录;Windows 路径建议使用 /

mode

workspace 允许受控读写,readonly 只读

allowedScripts

允许执行的 package.json 脚本名;非 Node 项目可设为 []

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[].idroot。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

问题

检查方法

没有隧道权限或开发者模式入口

核对 Platform 组织权限与 ChatGPT 工作空间权限;两者分别管理

ChatGPT 找不到隧道

检查目标工作空间关联,以及 Tunnels Read + Use 权限

下载失败或校验失败

检查 GitHub 网络访问,稍后重试或使用手动配置;安装器不会跳过校验

工具不可用、发现失败或 401/403

检查两个 READY 状态、应用是否启用及本地密钥;使用组合启动以传入 Bridge 认证头

Unknown workspace 或目录错误

核对 workspaceIdidroot,修改本地配置后重启 Bridge

命令被拒绝

检查工作区模式、允许的脚本名及脚本是否实际存在

需要重新配置或清理安装锁

先停止 Bridge,按维护说明操作

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

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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