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Glama

mcp-chatgpt

An MCP (Model Context Protocol) server that allows AI assistants (such as Google Antigravity, Claude Desktop, Cursor, VS Code Cline/Roo Code) to ask questions, chat, and interact with ChatGPT Web (https://chatgpt.com) directly through browser automation, Chrome Profiles, and a companion Chrome Extension.


🌟 特徴

  • 💬 質問とチャット: ChatGPT Web にシームレスに質問し、応答(フォーマット済みテキスト / Markdown)を受け取ります。

  • 🌐 Web検索トグル: ChatGPTのライブWeb検索(web_search: true)を有効にして、リアルタイムのWeb閲覧と引用を可能にします。

  • 🧠 推論とモデル選択: モデル(model: "o3-mini""gpt-4o""o1")を選択し、推論努力(reasoning_effort: "high" | "medium" | "low")を設定します。

  • 📎 ファイルと画像の添付: マルチモーダル分析のために画像(image_paths)やドキュメント/コード(file_paths)を添付します。

  • 自動継続出力: 長い回答が途中で切れた場合に「Continue generating」/「สร้างต่อ」を自動的にクリックします。

  • 💻 コード抽出: extract_code_only: true でコードブロックのみを抽出して返します。

  • 👤 Chromeプロファイルセレクター: コンピューター上のすべてのGoogle Chromeプロファイル(Default、Profile 1、Work、Personal、メールアドレス)を自動検出し、どのアカウントでチャットするかを選択できます。

  • 🧩 付属のChrome拡張機能: extension/ にManifest V3拡張機能が含まれており、任意のChromeプロファイルに読み込んで、プロファイルロックの問題なしにChatGPTタブとリアルタイムでチャットできます。

  • 🔄 会話管理: 会話ID / URLを使用して、新しいチャットを開始したり、既存のスレッドを続行したりできます。

  • 💾 永続セッション: ブラウザプロファイルとログインCookieをローカルに保存するため、ログインは一度だけです。

  • 🖥️ ヘッド付き&ヘッドレスモード: バックグラウンドで静かに実行(ヘッドレス)するか、初期認証やCAPTCHA解決のために可視ウィンドウ(--login / --headed)を起動します。

  • 🔌 Chrome CDPサポート: --remote-debugging-port を介して、すでに実行中のGoogle Chromeインスタンスに接続します。

  • 🧰 ワークスペースツール: クロスプラットフォームの shell_command とルート制限付き apply_patch ツールを使用して、ファイルの検索、ビルド/テストの実行、コードの編集ができます。

  • 🌐 リモートMCPトンネル: Cloudflare Tunnel/ngrokまたは別のHTTPSトンネル向けに、Bearer認証付きのオプションのStreamable HTTPエンドポイント。


Related MCP server: agentify-desktop

🛠️ 提供されるMCPツール

ツール

パラメーター

説明

shell_command

command (string, 必須)workdir (string, 省略可能)shell (auto|powershell|bash, 省略可能)timeout_ms (number, 省略可能)

設定されたルートの下の作業ディレクトリでコマンドを実行します。WindowsではPowerShell、Linux/macOSではBashを自動選択します。

apply_patch

patch (string, 必須)

構造化パッチを使用して、設定されたシェルルートの下でファイルを追加、更新、削除、または移動します。

chatgpt_ask

message (string, 必須)web_search (boolean, 省略可能)model (string, 省略可能)reasoning_effort ("low"|"medium"|"high", 省略可能)image_paths (string[], 省略可能)file_paths (string[], 省略可能)extract_code_only (boolean, 省略可能)auto_continue (boolean, 省略可能)refresh_page (boolean, 省略可能)profile (string, 省略可能)new_chat (boolean, 省略可能)conversation_id (string, 省略可能)timeout_ms (number, 省略可能)

高度なコントロールを使用してChatGPT Webにプロンプト/質問を送信し、アシスタントの応答を返します。

chatgpt_reload

なし

現在のChatGPT Webページをリロードして更新し、スタック状態や接続の不具合から回復します。

chatgpt_list_models

なし

このアカウントで利用可能なすべてのAIモデル(GPT-5.6 Sol、GPT-5.5、o3、GPT-4o、o1)と推論努力オプションを一覧表示します。

chatgpt_list_conversations

limit (number, 省略可能)

ChatGPTサイドバーから最近の会話トピックとIDを直接一覧表示して、チャットを検索または再開します。

chatgpt_list_profiles

なし

このコンピューター上で検出されたすべてのGoogle Chromeプロファイルを、プロファイルID、名前、メールアドレスとともに一覧表示します。

chatgpt_select_profile

profile (string, 必須)

アクティブなChromeプロファイルを選択して切り替えます(Profile 1 などのID、名前、またはメールアドレスで指定)。

chatgpt_new_chat

なし

ChatGPT Webで新しいチャットセッションを開始します。

chatgpt_get_status

なし

ブラウザのステータス、アクティブなプロファイル、ブリッジのステータス、現在のURL、アクティブなモデルを取得します。

chatgpt_login

profile (string, 省略可能)

ログインするために、ChatGPT Webを可視のブラウザウィンドウで開きます。


🚀 クイックスタート

[!WARNING] shell_command は、MCPサーバーと同じオペレーティングシステム権限で任意のコマンドを実行できます。--shell-root は選択可能な開始作業ディレクトリを制限しますが、OSサンドボックスではありません。信頼できないクライアントを接続する場合は、制限されたユーザーまたはコンテナー内でサーバーを実行してください。apply_patch は、変更されたすべてのパスが --shell-root の下に留まることを強制します。

リモートMCPトンネル

ローカルの stdio がデフォルトのままです。リモート互換のMCPエンドポイントを公開するには、トークンを指定してHTTPモードを開始します:

mcp-chatgpt --http --http-token "change-this-token"

エンドポイントは http://127.0.0.1:8787/mcp です。その前にトンネルを配置します。例:

cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:8787

リモートMCPクライアントを、/mcp で終わる公開トンネルURLとヘッダー Authorization: Bearer change-this-token で構成します。/healthz はトンネルのヘルスチェックに使用できます。このプロセスまたはトンネルのいずれかが停止すると、リモートMCPリクエストは利用できなくなります。

1. インストールとビルド

# Clone the repository
git clone https://github.com/JonusNattapong/mcp-chatgpt.git
cd mcp-chatgpt

# Install dependencies and Chromium
npm install
npx playwright install chromium

# Build TypeScript
npm run build

# Install the MCP command globally
npm install -g .

インストール後、次のコマンドで確認します:

mcp-chatgpt --help

このパッケージはインストール中に npm run build を自動的に実行するため、ローカルチェックアウトからインストールした場合、グローバルコマンドは常に現在のTypeScriptソースを使用します。


👤 Chromeプロファイルの使用(2つのオプション)

オプション1: Chromeプロファイル自動検出(直接/ヘッドレス)

フォルダ名(例:DefaultProfile 1)、表示名、またはメールアドレスで、システム内の任意のChromeプロファイルを選択できます:

# List all Chrome profiles in your system
node -e "import('./dist/profile-manager.js').then(m => console.table(m.ProfileManager.listProfiles()))"

# Login with a specific profile
node dist/index.js --login --profile "Profile 1"

または、chatgpt_askツールでprofileパラメータを直接渡すこともできます!


オプション2: コンパニオンChrome拡張機能(アクティブなChromeに推奨)

すでにログイン済みのChatGPTアカウントでGoogle Chromeを日常的に使用している場合は、コンパニオン拡張機能をインストールしてください:

  1. 目的のプロファイルでGoogle Chromeを開きます。

  2. chrome://extensionsに移動します。

  3. デベロッパーモード(右上)を有効にします。

  4. パッケージ化されていない拡張機能を読み込むをクリックし、d:\Projects\Github\mcp-chatgpt\extensionフォルダを選択します。

  5. ツールバーの拡張機能アイコンをクリックし、プロファイルタグ(例:「勤務先アカウント」)を設定して、保存して接続をクリックします。

  6. mcp-chatgptが実行されると、プロンプトがChromeタブを介して直接ルーティングされます!


⚙️ MCPクライアントの設定

mcp-chatgptは、Model Context Protocol(MCP)をサポートする任意のAIクライアントに接続できます:

1. Antigravity IDE / Gemini CLI

ファイルの場所:~/.gemini/config/mcp_config.json(Windows:C:\Users\<User>\.gemini\config\mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "node",
      "args": [
        "d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

2. Claude Desktop

  • Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  • macOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "node",
      "args": [
        "d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

3. Cursor IDE

プロジェクトの.cursor/mcp.json、またはCursor設定 > 機能 > MCPに追加します:

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "node",
      "args": [
        "d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

4. VS Code(Cline / Roo Code / Roo Clinic)

ファイルの場所:

  • Cline:%APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

  • Roo Code:%APPDATA%\Code\User\globalStorage\rooveterinaryinc.roo-cline\settings\cline_mcp_settings.json

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "node",
      "args": [
        "d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

5. Windsurf Editor(Codeium)

ファイルの場所:~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "node",
      "args": [
        "d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

6. Zed Editor

~/.config/zed/settings.jsonに追加します:

{
  "context_servers": {
    "chatgpt": {
      "command": {
        "path": "node",
        "args": ["d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js"]
      }
    }
  }
}

7. LibreChat(librechat.yaml

librechat.yamlに追加します:

mcpServers:
  chatgpt:
    type: stdio
    command: node
    args:
      - d:/Projects/Github/mcp-chatgpt/dist/index.js

8. Cloudflare Tunnelによるリモート接続(リモートURL / SSE / mcp-remote)

ChatGPTブラウザまたはブリッジサーバーが自宅のコンピューターやVPSで実行されており、他のマシン/ラップトップ上のAIクライアントがCloudflare Tunnelを介してインターネット経由で安全に接続したい場合は、次の手順に従います:

ステップA:ホストマシンでブリッジサーバーを公開する

# Start Cloudflare Quick Tunnel (Free, no account required)
cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:18999

これにより、公開HTTPS URL(例:https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com)が生成されます。


ステップB:リモートマシンでクライアントを設定する

1. Antigravity / Gemini CLI(リモートSSE / URL)

~/.gemini/config/mcp_config.jsonに追加します:

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt-remote": {
      "serverUrl": "https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/sse"
    }
  }
}
2. Cursor IDE(リモートSSE)

.cursor/mcp.jsonまたはCursor設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt-remote": {
      "url": "https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/sse"
    }
  }
}
3. VS Code Cline / Roo Code(リモートSSE)

cline_mcp_settings.jsonに追加します:

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt-remote": {
      "url": "https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/sse",
      "type": "sse",
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
4. Claude Desktop / 任意のstdioクライアント(mcp-remote経由)

command(stdio)のみを受け付けるクライアントの場合は、mcp-remoteを使用してCloudflare Tunnel URLをブリッジします:

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt-remote": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/sse"
      ]
    }
  }
}
5. LibreChat(librechat.yaml
mcpServers:
  chatgpt-remote:
    type: sse
    url: https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/sse
6. 直接HTTP REST API(cURL / Python / Node.js)

Cloudflareを介してブリッジエンドポイントと直接やり取りすることもできます:

# Query status
curl -s https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/status

# Ask a question
curl -X POST https://alpha-bravo-charlie.trycloudflare.com/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Hello from Cloudflare Tunnel!"}'

📖 CLIオプション

Usage: mcp-chatgpt [options]

Options:
  --headed                 Run browser in headed (visible) mode (default: false)
  --login                  Open browser in interactive mode to log in to ChatGPT
  --profile <name_or_id>   Select specific Chrome Profile (e.g. "Default", "Profile 1", or Name/Email)
  --chrome                 Use installed Google Chrome browser (default: true)
  --no-chrome              Use Playwright bundled Chromium instead of Google Chrome
  --user-data-dir <path>   Custom browser profile directory
  --cdp <endpoint>         Connect to an existing Chrome browser via CDP endpoint
  --bridge-port <port>     Port for Chrome Extension bridge WebSocket (default: "18999")
  --bridge-only            Run only the Chrome Extension WebSocket bridge server
  --shell-root <path>      Restrict shell and patch tools to this directory (default: current directory)
  --shell-max-timeout <ms> Maximum shell command timeout in milliseconds (default: "300000")
  --http                   Expose an MCP Streamable HTTP endpoint for a tunnel/remote client
  --http-host <host>       HTTP bind host (default: "127.0.0.1")
  --http-port <port>       HTTP port for the MCP endpoint (default: "8787")
  --http-token <token>     Bearer token required by remote MCP clients (or MCP_HTTP_TOKEN)
  --timeout <ms>           Default timeout in milliseconds (default: "120000")
  -h, --help               Display help for command

🌟 ライブ対話型メモリ&コンテキスト保持デモ

以下は、mcp-chatgptを介してライブで実行された、実際の未編集のマルチターン対話セッションです:

ターン1:新しいセッションでのコンテキスト設定(new_chat: true

リクエスト:

{
  "message": "สวัสดีครับ ผมชื่อ โจ๊กเกอร์ เป็น Software Architect ชอบเขียน Go และ TypeScript กำลังพัฒนาโปรเจกต์ชื่อ MCP-ChatGPT ฝากจำข้อมูลนี้ไว้หน่อยนะครับ ตอบสั้นๆ 1 ประโยคยืนยัน",
  "new_chat": true
}

ChatGPTの応答:

"จำไว้แล้วครับ: คุณชื่อโจ๊กเกอร์ เป็น Software Architect ชอบ Go และ TypeScript และกำลังพัฒนาโปรเจกต์ MCP-ChatGPT ครับ"

URL: https://chatgpt.com/c/6a86843c-8f30-83ec-b064-d27f7f832244


ターン2:フォローアップのメモリ呼び出し(conversation_id

リクエスト:

{
  "message": "ไหนลองทบทวนดูซิว่า ผมชื่ออะไร ชอบเขียนภาษาอะไร และกำลังทำโปรเจกต์ชื่ออะไรอยู่?",
  "conversation_id": "6a86843c-8f30-83ec-b064-d27f7f832244"
}

ChatGPTの応答(6秒で呼び出し):

"คุณชื่อ โจ๊กเกอร์ ชอบเขียน Go และ TypeScript และกำลังพัฒนาโปรเจกต์ชื่อ MCP-ChatGPT อยู่ครับ 🫡"


🤖 AIアシスタントのシステムプロンプト&統合手順

以下の指示をAIアシスタント(Cursor Rules、Claude System Prompt、Antigravity Custom Instructions、Cline、Roo Code)に直接コピー&ペーストすると、AIがmcp-chatgptいつどのように呼び出すかを自動的に認識します:

# 🛠️ Instruction: Setup and Integrate `mcp-chatgpt` MCP Server

You are integrated with the `mcp-chatgpt` MCP server, granting you direct access to ChatGPT Web capabilities (o3-mini, o1, GPT-4o, live Web Search, DALL-E, and multimodal file analysis).

### 🎯 When to Automatically Use `chatgpt_ask`:

1. **Deep Reasoning & Hard Coding Tasks**:
   - For complex architecture designs, difficult debugging, or advanced algorithms, call `chatgpt_ask` with:
     `{ "model": "o3-mini", "reasoning_effort": "high", "extract_code_only": true }`
2. **Live Web Information & Current News**:
   - When the user asks for up-to-date news, today's market data, or the latest documentation of newly updated packages, call:
     `{ "web_search": true }`
3. **Image Generation (DALL-E 3)**:
   - When the user requests an image, logo, or icon design, request it via `chatgpt_ask` and present the returned `imageUrls` directly to the user.
4. **Heavy Document & File Analysis**:
   - When analyzing CSV, Excel spreadsheets, PDFs, or large source code files, attach them via `file_paths` or `image_paths`.
5. **Continuous Conversations**:
   - Always track and pass `conversation_id` to continue in the same thread, or pass `new_chat: true` when starting an unrelated topic.
6. **Finding Past Chats**:
   - Call `chatgpt_list_conversations` to search for existing topic IDs before resuming a specific past conversation.

📄 ライセンス

MIT

Install Server
F
license - not found
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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