openai-responses-mcp

OpenAI Responses API を推論コアに採用した軽量な MCP サーバです。
web_search を常時許可し、実際に検索を行うかはモデルが自律判断します。Claude Code 等の MCP クライアントから stdio で利用します。

重要: 仕様・挙動は実装が正です。まず docs/spec.md を読んでください。

Repository Structure

• src/ : TypeScript ソース

• scripts/ : 検証/補助スクリプト。例: mcp-smoke*, clean.js

• config/

  • config.yaml.example : 設定サンプル

  • policy.md.example : 外部 System Policy のサンプル

• docs/ : 正準仕様/リファレンス/検証手順

  • spec.md : 正準仕様

  • reference/ : 設定・導入・連携リファレンス

  • verification.md : E2E 検証手順

• README.md : プロジェクト概要/クイックスタート

• LICENSE : ライセンス

• package.json, package-lock.json : npm 設定/依存固定

• tsconfig.json : TypeScript 設定

• .gitignore : Git 除外設定

Related MCP server: o3-search MCP

特長

• Responses API 準拠（公式JS SDK openai）

• 検索はモデルに委譲（web_search を常時許可）

• 構造化出力は answer 本文、used_search、citations[]、model を返す

  • citations[] は 情報源（URL または oai-weather 等の情報源ID）を返す

• System Policy の参照先: src/policy/system-policy.ts

• MCP stdio 実装（initialize/tools/list/tools/call）

要件

• OS: macOS / Linux

• Node.js: 24 以上（engines.node: ">=24"）。CI / Release は24系で運用。

• npm（Node 同梱）

• OpenAI API キー（環境変数で渡す）

必須設定だけで起動できる最小構成

• 必須設定: 環境変数 OPENAI_API_KEY のみ。

• 起動例:

  • export OPENAI_API_KEY="sk-..." && npx openai-responses-mcp@latest --stdio

使う場合の既定パスは ~/.config/openai-responses-mcp/config.yaml です。

MCPとして使う

MCPクライアントから利用する場合に参考にしてください。

1) Claude Code への登録例

• ~/.claude.json へ以下の項目を追加

{
  "mcpServers": {
    "openai-responses": {
      "command": "npx",
      "args": ["openai-responses-mcp@latest", "--stdio"],
      "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-..." }
    }
  }
}

• Claude Code CLI では以下を実行

claude mcp add -s user -t stdio openai-responses -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx -- npx openai-responses-mcp@latest --stdio

2) OpenAI Codex への登録例

• ~/.codex/config.toml へ以下の項目を追加

[mcp_servers.openai-responses]
command = "npx"
args = ["-y", "openai-responses-mcp@latest", "--stdio"]
env = { OPENAI_API_KEY = "sk-xxxx" }

3) CLAUDE.md や AGENTS.md への指示例

### 問題解決方針

開発中に問題や実装上の困難に遭遇した場合：

1. **必ず openai-responses MCP に相談すること**  
   - 相談は最優先かつ必須とする  
   - 独自判断での実装は絶対に行わない  

2. **質問は必ず英語で行うこと**  
   - openai-responses MCP への質問はすべて英語で記載する  

3. **代替手法や最新ベストプラクティスの調査**  
   - openai-responses MCP を活用して解決手段や最新のベストプラクティスを収集する  

4. **複数の解決アプローチを検討すること**  
   - 一つの方法に即決せず、複数の選択肢を比較検討した上で方針を決定する  

5. **解決策を文書化すること**  
   - 問題解決後は、再発時に迅速に対応できるよう手順や解決方法を記録しておく  

4) npx で即実行

export OPENAI_API_KEY="sk-..." 
npx openai-responses-mcp@latest --stdio

最小起動は --stdio のみ。必要に応じて --debug <path> / --config <path> / --show-config を付与する。

5) 設定

既定パス: ~/.config/openai-responses-mcp/config.yaml

最小例:

model_profiles:
  answer:
    model: gpt-6-astra
    reasoning_effort: medium
    verbosity: medium

request:
  timeout_ms: 300000
  max_retries: 3

既定値は gpt-6-astra、推論強度・詳しさともに medium です。config/config.yaml.example には、Astra の推論強度と詳しさを用途別に分けた完全例があります。別モデルは YAML または MODEL_ANSWER で指定できます。Astra の対応値と移行時の注意点は 設定リファレンス を参照してください。

サンプル: config/config.yaml.example

外部 policy を使う場合は次のように設定します。

policy:
  system:
    source: file
    path: ~/.config/openai-responses-mcp/policy.md
    merge: append   # replace | prepend | append

サンプル: config/policy.md.example

6) ログとデバッグ

• デバッグON: --debug / DEBUG=1|true / YAML server.debug: true。stderr に出力する。送受信 JSON が出力されるため回答本文が含まれる。優先度は CLI > ENV > YAML。

• デバッグON: ファイルへも出力する。 --debug ./_debug.log または DEBUG=./_debug.log

• デバッグOFF: デバッグログは出さない。エラー時のみ標準エラーに出力する。

YAMLでの制御:

• server.debug: true|false。YAMLだけでも全モジュールに反映する。

• server.debug_file: <path|null>。server.debug: true のときにのみ有効で、stderr をファイルへTEEミラーする。

開発者向け（クローンして開発）

1) 取得とビルド

開発には npm 11.19.0 以上が必要です（npm --version で確認）。古い場合は、利用中の Node 環境の npm を npm install -g npm@latest で更新してください。

git clone https://github.com/uchimanajet7/openai-responses-mcp.git
cd openai-responses-mcp
npm ci
npm run build

既存の開発環境で依存関係とビルド生成物を作り直す場合:

npm run build:fresh

依存の確認・更新は既存のスクリプトに集約しています。

npm run deps:check    # 直接・間接依存の更新候補、脆弱性、スクリプトの承認漏れを確認
npm run deps:update   # 確認後に依存全体を更新し、更新後の監査を表示

build:fresh は lockfile の再現用です。最新版への更新は deps:update で行います。未承認の導入時スクリプトは npm が実行前に停止します。承認の判断と更新後の検証手順は 再現性・再構築ガイド を参照してください。

2) スモークテスト（MCPフレーミング）

npm run mcp:smoke | tee ./mcp-smoke.out
grep -c '^Content-Length:' ./mcp-smoke.out   # 3 以上でOK

3) ローカル起動（stdio）

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
node build/index.js --stdio --debug ./_debug.log

4) デモ（OpenAIへの問い合わせサンプル）

npm run mcp:quick -- "今日の東京の気温"   # answer_quick
npm run mcp:answer -- "今日の東京の気温"  # answer
npm run mcp:smoke:ldjson   # NDJSON互換の疎通確認

5) ドキュメント（参照先）

• 正準仕様: docs/spec.md

• リファレンス: docs/reference/config-reference.md / docs/reference/client-setup-claude.md

• 検証手順: docs/verification.md

メンテナ向け（配布）

npm パッケージ確認と公開

npm pack --dry-run    # 同梱物を確認。build/ と README.md と LICENSE と package.json と config/*.example
git tag vX.Y.Z && git push --tags   # GitHub Actions で公開。release.yml が実行される

トラブルシュート（要点）

• Missing API key: OPENAI_API_KEY 未設定。ENV を見直し

• Cannot find module build/index.js: ビルド未実行 → npm run build

• フレーミング不一致: npm run mcp:smoke で確認し再ビルド

• 429/5xx 多発: request.max_retries/timeout_ms を調整（YAML）

ライセンス

MIT