OpenAI Agents MCP 服务器

通过 MCP 协议公开 OpenAI 代理的模型上下文协议 (MCP) 服务器。

特征

该服务器使用 OpenAI Agents SDK 公开单个代理和多代理协调器：

个人专业代理

• Web 搜索代理：用于在网络上搜索实时信息的专门代理

• 文件搜索代理：用于在 OpenAI 向量存储中搜索和分析文件的专用代理

• 计算机操作代理：用于安全地在您的计算机上执行操作的专门代理

多代理协调器

• Orchestrator Agent ：一个强大的代理，可以在专门的代理之间进行协调，为每个任务选择合适的代理

每个代理都可以通过 MCP 协议访问，从而使任何 MCP 客户端（包括 Claude 桌面应用程序）都可以使用它们。

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安装

先决条件

• Python 3.11 或更高版本

• uv包管理器（推荐）

• OpenAI API 密钥

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 openai-agents-mcp-server：

npx -y @smithery/cli install @lroolle/openai-agents-mcp-server --client claude

克劳德桌面

"mcpServers": {
  "openai-agents-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["openai-agents-mcp-server"],
    "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

实现细节

工具要求

• WebSearchTool ：不需要参数，但可以接受可选的位置上下文

• FileSearchTool ：需要vector_store_ids（来自OpenAI向量存储的ID）

• ComputerTool ：需要 AsyncComputer 实现（当前模拟）

定制

您可以通过以下方式自定义此服务器：

1. 实现完整的 AsyncComputer 接口以实现真实的计算机交互

2. 为其他 OpenAI 工具添加额外的专用代理

3. 增强协调器代理以处理更复杂的工作流程

配置

您可以使用环境变量配置服务器：

• OPENAI_API_KEY ：您的 OpenAI API 密钥（必需）

• MCP_TRANSPORT ：使用的传输协议（默认值：“stdio”，可以是“sse”）

发展

设置开发环境

# Clone the repository
git clone https://github.com/lroolle/openai-agents-mcp-server.git
cd openai-agents-mcp-server

# Create a virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv sync --dev

使用 MCP Inspector 进行测试

您可以使用 MCP 检查器测试服务器：

# In one terminal, run the server with SSE transport
export OPENAI_API_KEY=your-api-key
export MCP_TRANSPORT=sse

uv run mcp dev src/agents_mcp_server/server.py

然后打开 Web 浏览器并导航至http://localhost:5173 。

执照

麻省理工学院