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OpenAI MCP Server

by thadius83
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Python
Remote

OpenAI MCP サーバー

鍛冶屋のバッジ

MCPプロトコルを使用して、Claudeから直接OpenAIモデルをクエリできます。このフォークは、メッセージ処理が改善されたo3-miniおよびgpt-4o-miniモデルのサポートを追加します。

クライン自動インストール

Set up the MCP server from https://github.com/thadius83/mcp-server-openai. 
Use "github.com/thadius83/mcp-server-openai" as the server name in cline_mcp_settings.json.
Analyse the readme and instructions below. Do not create new files in the repo, utilise the findings from pyproject.toml, src/mcp_server_openai/server.py, src/mcp_server_openai/llm.py
Once installed, demonstrate the server's capabilities by using one of its tools.

Installation Steps:
# Clone the repository
git clone https://github.com/thadius83/mcp-server-openai
cd mcp-server-openai

# Install the package
pip install .`

MCP Settings Configuration: The cline_mcp_settings.json should be configured with:
Correct server name format: "github.com/thadius83/mcp-server-openai"
Python module path structure for the server
PYTHONPATH environment variable pointing to the project directory
OpenAI API key passed as a command line argument

Example configuration:
{
  "mcpServers": {
    "github.com/thadius83/mcp-server-openai": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "src.mcp_server_openai.server",
        "--openai-api-key",
        "your-openai-api-key"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/mcp-server-openai"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Requirements:
Python >= 3.10
OpenAI API key
Dependencies installed via pip (mcp>=0.9.1, openai>=1.0.0, click>=8.0.0, pytest-asyncio)

Available Tools:
Tool Name: ask-openai
Description: Ask OpenAI assistant models a direct question
Models Available:
o3-mini (default)
gpt-4o-mini
Input Schema:
{
  "query": "Your question here",
  "model": "o3-mini" // optional, defaults to o3-mini
}

Related MCP server: MCP OpenAI Server

特徴

  • OpenAIのAPIとの直接統合

  • 複数のモデルのサポート:

    • o3-mini（デフォルト）：簡潔な応答に最適化

    • gpt-4o-mini: より詳細な応答のための強化モデル

  • 設定可能なメッセージフォーマット

  • エラー処理とログ記録

  • MCPプロトコルによるシンプルなインターフェース

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の OpenAI MCP Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @thadius83/mcp-server-openai --client claude

手動インストール

  1. リポジトリのクローンを作成します:

git clone https://github.com/thadius83/mcp-server-openai.git
cd mcp-server-openai

# Install dependencies
pip install -e .

  1. Claude デスクトップを構成する:

このサーバーを既存のMCP設定に追加します。注: 既存のMCPサーバーは設定にそのまま残し、このサーバーをそれらと一緒に追加するだけです。

位置：

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

  • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

  • Linux: デフォルトのMCP設定の場所については、ホームディレクトリ（ ~/ ）を確認してください。

{
  "mcpServers": {
    // ... keep your existing MCP servers here ...
    
    "github.com/thadius83/mcp-server-openai": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server_openai.server", "--openai-api-key", "your-key-here"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/your/mcp-server-openai"
      }
    }
  }
}

  1. OpenAI APIキーを取得する:

    • OpenAIのウェブサイトをご覧ください

    • アカウントを作成するかログインしてください

    • API設定に移動する

    • 新しいAPIキーを生成する

    • 上記のように設定ファイルにキーを追加します

  2. クロードを再起動:

    • 設定を更新した後、変更を有効にするためにClaudeを再起動します。

使用法

サーバーは、OpenAIモデルのクエリに使用できるツールask-openaiを1つ提供しています。Claudeでは、use_mcp_tool コマンドを使用して直接使用できます。

<use_mcp_tool>
<server_name>github.com/thadius83/mcp-server-openai</server_name>
<tool_name>ask-openai</tool_name>
<arguments>
{
  "query": "What are the key features of Python's asyncio library?",
  "model": "o3-mini"  // Optional, defaults to o3-mini
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

モデル比較

  1. o3-mini（デフォルト）

    • 最適な用途: 素早く簡潔な回答

    • スタイル: 直接的かつ効率的

    • 応答例:

      Python's asyncio provides non-blocking, collaborative multitasking. Key features:
1. Event Loop – Schedules and runs asynchronous tasks
2. Coroutines – Functions you can pause and resume
3. Tasks – Run coroutines concurrently
4. Futures – Represent future results
5. Non-blocking I/O – Efficient handling of I/O operations

  2. gpt-4o-ミニ

    • 最適な用途: より包括的な説明

    • スタイル: 詳細かつ徹底的

    • 応答例:

      Python's asyncio library provides a comprehensive framework for asynchronous programming.
It includes an event loop for managing tasks, coroutines for writing non-blocking code,
tasks for concurrent execution, futures for handling future results, and efficient I/O
operations. The library also provides synchronization primitives and high-level APIs
for network programming.

応答フォーマット

ツールは標準化された形式で応答を返します。

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Response from the model..."
    }
  ]
}

トラブルシューティング

  1. サーバーが見つかりません:

    • 設定内のPYTHONPATHが正しいディレクトリを指していることを確認してください

    • Pythonとpipが正しくインストールされていることを確認する

    • エラーを確認するには、 python -m src.mcp_server_openai.server --openai-api-key your-key-here直接実行してみてください。

  2. 認証エラー:

    • OpenAI APIキーが有効であることを確認してください

    • キーがargs配列に正しく渡されていることを確認する

    • キーに余分なスペースや文字がないことを確認してください

  3. モデルエラー:

    • サポートされているモデル（o3-mini または gpt-4o-mini）を使用していることを確認してください

    • クエリが空でないことを確認してください

    • トークン制限を超えていないことを確認する

発達

# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest -v test_openai.py -s

オリジナルからの変更点

  • o3-miniおよびgpt-4o-miniモデルのサポートを追加しました

  • メッセージのフォーマットの改善

  • 互換性向上のため温度パラメータを削除しました

  • 詳細な使用例を含むドキュメントを更新しました

  • モデルの比較と応答例を追加しました

  • 強化されたインストール手順

  • トラブルシューティングガイドを追加しました

ライセンス

MITライセンス

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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