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MCP ChatGPT Server

MCP ChatGPT Server

ローカル
github.com/billster45AI・エージェント2566 週間前に更新

MCP ChatGPT Server について

MCP ChatGPT Server は、Claude Desktop から MCP を経由して OpenAI の ChatGPT API を呼び出せるサーバーです。Claude から ChatGPT に問い合わせたい方や、両モデルの対話を行いたい方を対象とし、会話状態の管理には Responses API を利用します。

主な機能

  1. 01パラメーターを指定できる ChatGPT API 呼び出し
  2. 02最新情報を取得するための Web 検索
  3. 03モデルバージョンや temperature の設定
  4. 04Responses API による会話状態の自動管理
  5. 05利用者自身の OpenAI API キーの使用

活用シーン

  1. 01Claude Desktop から ChatGPT に質問する
  2. 02Claude と ChatGPT による多ターンの対話
  3. 03Web 検索を使った最新情報の調査

MCP 対応

本プロジェクトは、ask_chatgpt と ask_chatgpt_with_web_search のツールを Claude Desktop などの MCP クライアントに公開する MCP サーバーです。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"chatgpt-responses": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@smithery/cli

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MseeP.ai Security Assessment Badge

MCP ChatGPT Server

smithery badge

この MCP サーバーを使用すると、Claude Desktop から OpenAI の ChatGPT API に直接アクセスできます。

📝 このプロジェクトを作った理由について:他の AI と会話する AI を作りました:MCP の誇大宣伝を解き明かす

機能

  • カスタマイズ可能なパラメーターを使って ChatGPT API を呼び出します
  • Claude と ChatGPT に、長時間にわたる議論をさせます!
  • モデルのバージョン、温度、その他のパラメーターを設定します
  • ウェブ検索を使って、インターネットから最新情報を取得します
  • OpenAI の Responses API を使用して、会話の状態を自動的に管理します
  • ご自身の OpenAI API キーを使用します

セットアップ手順

Smithery 経由でのインストール

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

npx -y @smithery/cli install @billster45/mcp-chatgpt-responses --client claude
前提条件
インストール
  1. このリポジトリをクローンします:

    git clone https://github.com/billster45/mcp-chatgpt-responses.git
    cd mcp-chatgpt-responses
    
  2. uv を使って仮想環境をセットアップし、依存関係をインストールします:

    uv venv
    
    .venv\\Scripts\\activate
    
    uv pip install -r requirements.txt
    
Claude Desktop での使用
  1. 以下の手順に従って、この MCP サーバーを使用するよう Claude Desktop を設定します: MCP クイックスタートガイド

  2. 以下の設定を Claude Desktop の設定ファイルに追加します(必要に応じてパスを調整してください):

    {
      "mcpServers": {
        "chatgpt": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "\\path\\to\\mcp-chatgpt-responses",
            "run",
            "chatgpt_server.py"
          ],
          "env": {
            "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here",
            "DEFAULT_MODEL": "gpt-4o",
            "DEFAULT_TEMPERATURE": "0.7",
            "MAX_TOKENS": "1000"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Claude Desktop を再起動します。

  4. ChatGPT に言及した質問や、Claude では回答できない可能性がある質問をすると、Claude 経由で ChatGPT API を使用できます。

利用可能なツール

MCP サーバーは以下のツールを提供します:

  1. ask_chatgpt(prompt, model, temperature, max_output_tokens, response_id) - ChatGPT にプロンプトを送信し、回答を取得します

  2. ask_chatgpt_with_web_search(prompt, model, temperature, max_output_tokens, response_id) - 最新情報を取得するため、ウェブ検索を有効にして ChatGPT にプロンプトを送信します

使用例

ChatGPT の基本的な使い方:

Claude に ChatGPT へ質問するよう頼みます!

Use the ask_chatgpt tool to answer: What is the best way to learn Python?

Claude に ChatGPT と会話するよう頼みます:

Use the ask_chatgpt tool to have a two way conversation between you and ChatGPT about the topic that is most important to you.

順番に発言する会話では、レスポンス ID によって ChatGPT が会話履歴を保存できるため、単なる API 呼び出しの連続ではなく、本物の会話になります。これは会話状態と呼ばれます。

ウェブ検索を使用する場合:

最新情報が役立つ可能性のある質問には:

Use the ask_chatgpt_with_web_search tool to answer: What are the latest developments in quantum computing?

次に、エージェント的な方法でウェブ検索を使い、天気に基づいて最高の外出プランを立ててみましょう!

Use the ask_chatgpt_with_web_search tool to find the weather tomorrow in New York, then based on that weather and what it returns, keep using the tool to build up a great day out for someone who loves food and parks

仕組み

このツールは OpenAI の Responses API を利用します。この API は OpenAI のサーバー上で会話状態を自動的に維持します。この方法には、以下の利点があります:

  1. OpenAI に会話履歴の管理を任せることで、コードが簡潔になります
  2. コンテキストの追跡がより確実になります
  3. メッセージ間でコンテキストを維持し、ユーザー体験を向上させます
  4. ウェブ検索ツールを使って、ウェブ上の最新情報にアクセスできます

ライセンス

MIT License

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。