aicastle-school-openai-api-agent-project について
OpenAI Agent School は、AI Castle による OpenAI を使ったエージェント開発の講座資料です。README には電子書籍と複数のブランチへのリンクがありますが、株価サービスの詳細は記載されていません。
主な機能
- 01OpenAIエージェント講座資料
- 02電子書籍へのリンク
- 03Render Chatブランチへのリンク
- 04Smithery Stock Priceブランチへのリンク
- 05Fine Tuningブランチへのリンク
活用シーン
- 01OpenAIを使ったエージェント開発の学習
- 02掲載された講座ブランチの確認
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
エンドポイント
https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcpインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http ai-smithery-aicastle-school-openai-api-agent-project https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-aicastle-school-openai-api-agent-project":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcp"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"ai-smithery-aicastle-school-openai-api-agent-project":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcp"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-aicastle-school-openai-api-agent-project":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-aicastle-school-openai-api-agent-project":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
すべてのエンドポイント
Streamable HTTP
https://server.smithery.ai/@aicastle-school/openai-api-agent-project/mcp認証が必要ツール
README（原文）English
プロジェクトの README よりこの README の日本語訳はまだありません。以下は英語の原文です。日本語の紹介はページ上部をご覧ください。
OpenAI Agent School
(주)에이아이캐슬에서 만든 OpenAI Agent School (OpenAI를 활용한 나만의 AI 에이전트 만들기) 강의 자료입니다.
OpenAI Agent School (Ebook) 바로가기
Render Chat (Branch) 바로가기
Smithery Stock Price (Branch) 바로가기
Fine Tuning (Branch) 바로가기
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。