openai-mcp-server

MCP-сервер, который подключает OpenAI API к любому MCP-клиенту — Claude Desktop, Claude Code, Cowork, Cursor или любому другому, работающему с этим протоколом.

Девять инструменттов: генерация текста, chat completions, обнаружение моделей, генерация и редактироввание изображений, Driver... transscription... Wait, let's correct.

Actually need to produce carefully. Let's re-write.

We need to produce translation with correct Russian. I'm going to write final carefully.# openai-mcp-server

MCP-сервер, который подключает OpenAI API к любому MCP-клиенту — Claude Desktop, Claude Code, Cowork, Cursor или любому другому, поддерживающему этот протокол.

Девять инструментов: генерация текста, chat completions, обнаружение моделей, генерация и редактирование изображений, транскрибация, синтез речи, эмбеддинги и модерация.

Зачем это существует

В каталоге плагинов Claude нет официального плагина OpenAI. Этот сервер — его аналог, созданный как обычный open-source-проект, который принадлежит вам и который можно расширять.

Related MCP server: OpenAI Assistant MCP Server

Инструменты

Каждый инструмент принимает response_format: "markdown" | "json" — markdown для чтения, json для обработки. Все инструменты также возвронют structuredContent, так клиенты, поониющие схемы вывода, полутот типизированнные даннные без раобра.

Требование

• Node.js 20 или новее

• Клю OpenAI API с доступной квотой

Установка

git clone <your-repo-url> openai-mcp-server
cd openai-mcp-server
npm install
npm run build

Сперите сбор ка:

node dist/index.js --version   # prints 1.0.0
node dist/index.js --help      # lists all environment variables

Настройка MCP-клиента

Сервер общается по MCP через stdio, так клиент запускает его как подпроцесс.

Claude Desktop

Отредактируйти claude_desktop_config.json:

| macO | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json | Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "openai": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/openai-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-proj-...",
        "OPENAI_MCP_OUTPUT_DIR": "/Users/you/openai-mcp-output"
      }
    }
  }
}

После этого перезапустите Claude Desktop.

Claude Code

claude mcp add openai \
  --env OPENAI_API_KEY=sk-proj-... \
  -- node /absolute/path/to/openai-mcp-server/dist/index.js

Любой другой MCP-клиент

Укажи те ему node /absolute/path/to/dist/index.js с OPENAI_API_KEY в окружении.

Конфигурация

Требуется только OPENAI_API_KEY. Шаблон для копирования — в .env.example.

Идентификаторы моделей меняются. OpenAI добавляет, переименовывает и снимает модели, а доступ различается от проекта к проекту. Каждое значение по умолчанию можно переопределить, а openai_list_models сообщает, к чему ваш ключ действительно может обращаться. Если вызов завершается с ошибкой «model not found» — начинайте с этого инструмента.

Модель безопасности

Два намеренных ограничения:

Файловая система находится в песочнице. Инструменты, которые читают локальные файлы (openai_edit_image, openai_transcribe_audio), принимают только абсолютные пути внутри OPENAI_MCP_ALLOWED_DIRS. Перед проверкой пути канонизируются через realpath, чтобы символьные ссылки и обход через ../ не могли выйти за пределы. Каталог вывода разрешён всегда; всё остальное — нет, пока вы это не добавите. Держите этот список узким.

Бинарный вывод никогда не попадает в разговор. Изображения, аудио и векторы эмбеддингов записываются на диск, а возвращаются только их пути. В противном случае одно base64-изображение PNG или вектор из 3072 чисел заполонили бы контекстное окно модели.

Ключ API читается только из окружения — он никогда не попадает в аргументы инструмента, в строку лога или в сообщение об ошибке.

Примеры

Попросите ваш MCP-клиент на обычном языке; инструмент он выберет сам.

«Используйте сервер OpenAI, чтобы кратко изложить этот текст в трёх предложениях.»

→ openai_generate_text

«Какие модели эмбеддингов OpenAI я могу использовать?»

→ openai_list_models с filter="embedding"

«Создайте прозрачный PNG-логотип с синим лисом.»

→ openai_generate_image с background="transparent"

«Траскрибируй ~/Documents/audio/interview.m4a на жабском.»

→ openai_transcribe_audio с language="de" — требуется, чтобы этот каталог был в OPENAI_MCP_ALLOWED_DIRS

«Создай эмбеддинги для этиx 40 описаний товаров, чтобы я мог их кластеризовать.»

→ OPENAI_MCP_ALLOWED_DIRS ... Actually: → openai_create_embeddings, затем читать JSON-файл, который он укажет.

Разработ ка

npm run dev        # watch mode via tsx
npm run typecheck  # tsc --noEmit, strict
npm test           # unit tests, no network calls
npm run build      # compile to dist/

Тестовый набор покрывает разбор конфигурации, файловую песочницу (включая побег через симлин и обход каталогов), форматирование ошибок и формирование ответов. Он никогда не обращается к OpenAI API.

Структура проекта

src/
├── index.ts          entry point, server assembly, CLI flags
├── config.ts         environment parsing and validation
├── client.ts         OpenAI client construction
├── constants.ts      defaults, limits, response formats
├── errors.ts         API errors → actionable agent messages
├── files.ts          sandboxed read/write
├── format.ts         tool result shaping, character limit
└── tools/
    ├── text.ts       generate_text, chat_completion
    ├── models.ts     list_models
    ├── images.ts     generate_image, edit_image
    ├── audio.ts      transcribe_audio, text_to_speech
    └── analysis.ts   create_embeddings, moderate_content

Добавление инструмента

1. Напишите схему Zod с .strict() и .describe() для каждого поля.

2. Зарегистрируйте инструмент через server.registerTool(name, config, handler) — укажите title, description, inputSchema, outputSchema и annotations.

3. Возвращайте результат через toolResult(...), чтобы обработка markdown/JSON и лимит символов оставались согласованными; перехватывайте ошибки через errorResult(...).

4. Добавьте вызов регистрации в src/index.ts и тест в test/.

Устранение неполадок

Сервер пишет логи в stderr; stdout несёт поток JSON-RPC и должен оставаться чистым.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.