gpt-chat

mcp-server-gpt-chat

OpenAI ChatGPT API 用の MCP（Model Context Protocol）サーバーです。Rust で構築されており、チャット補完、ビジョン、埋め込み、モデル一覧取得を MCP ツールとして公開します。

すべての MCP サーバーと同様に、JSON-RPC 2.0 を使用して stdio 経由で通信します。

ツール

ツール	説明
chat	ChatGPT にチャット補完リクエストを送信します。複数ターンの履歴、システムプロンプト、構造化出力（JSON スキーマ）、モデル選択を指定できます
chat_with_vision	画像 URL とテキストプロンプトを指定して、ChatGPT のビジョン機能で画像を分析します
embedding	OpenAI の埋め込みモデルを使用してテキスト埋め込みを生成します
list_models	利用可能なすべての OpenAI モデルとその ID を一覧表示します

chat

チャット補完リクエストを送信します。JSON メッセージ履歴配列による複数ターンの会話、システムプロンプト、JSON スキーマによる構造化出力、温度の制御、モデル選択に対応しています。

パラメーター：

名前	型	必須	説明
prompt	string	はい	送信するユーザーメッセージ
model	string	いいえ	使用するモデル（デフォルト：gpt-4o）
system_prompt	string	いいえ	コンテキストを設定するシステムプロンプト
messages	string	いいえ	{role, content} オブジェクトの JSON 配列として指定する会話履歴全体
temperature	float	いいえ	サンプリング温度（0.0 - 2.0）
max_tokens	integer	いいえ	生成するトークンの最大数
response_schema	string	いいえ	構造化出力を強制する JSON スキーマ文字列

chat_with_vision

ChatGPT のビジョン機能を使用して画像を分析します。

パラメーター：

名前	型	必須	説明
prompt	string	はい	分析内容を説明するテキストプロンプト
image_url	string	はい	画像の URL（http:// または https:// である必要があります）
model	string	いいえ	使用するモデル（デフォルト：gpt-4o）
detail	string	いいえ	画像の詳細レベル：low または high（デフォルト：high）
temperature	float	いいえ	サンプリング温度（0.0 - 2.0）
max_tokens	integer	いいえ	生成するトークンの最大数

embedding

テキスト埋め込みを生成します。

パラメーター：

名前	型	必須	説明
input	string	はい	埋め込むテキストを JSON で指定します。単一の文字列または文字列の配列です
model	string	いいえ	使用する埋め込みモデル（デフォルト：text-embedding-3-small）

list_models

利用可能なすべての OpenAI モデルを一覧表示します。パラメーターはありません。

前提条件

• Rust（edition 2024）
• platform.openai.com で取得した OpenAI API キー

セットアップ

設定ファイルを作成します：

mkdir -p ~/.config/mcp-server-gpt-chat

~/.config/mcp-server-gpt-chat/config.toml を作成します：

api_key = "sk-..."

ビルド

cargo build --release

これにより target/release/gpt-chat が生成されます。

開発時：

cargo build              # debug build
cargo run                # run in dev mode
RUST_LOG=debug cargo run # run with debug logging

MCP の設定

Claude Desktop の設定ファイル（~/.config/Claude/claude_desktop_config.json）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gpt-chat": {
      "command": "/path/to/gpt-chat"
    }
  }
}

プロジェクト構成

src/
  main.rs    - entry point, config loading, stdio transport setup
  server.rs  - MCP tool definitions (chat, chat_with_vision, embedding, list_models)
  api.rs     - OpenAI HTTP client, request/response types, response formatters
  params.rs  - tool parameter types with serde and JSON Schema derives
  config.rs  - TOML config loading

ライセンス

MIT