OpenAI MCP Server

OpenAI MCP 服务

一个模型上下文协议（MCP）服务，可让 AI 助手与 OpenAI 的 ChatGPT API 交互。

功能

• 聊天补全：使用 OpenAI 最新的大模型生成文本 （GPT-4.1、GPT-4.1-mini、GPT-4.1-nano、GPT-4o、o1、o1-pro、o3、o4-mini）
• 列出模型：获取可用的 OpenAI 模型
• 可配置参数：控制温度、最大令牌数及其他生成设置

前置条件

• Node.js 18 或更高版本
• OpenAI API 密钥

安装

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

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

配置

1. 在项目根目录中创建 .env 文件：

cp .env.example .env

1. 将 OpenAI API 密钥添加到 .env 文件中：

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

用法

使用示例

此 MCP 服务旨在由 Claude Code 等 AI 助手调用：

• 验证输出结果：可以让 ChatGPT 验证 Claude Code 的输出结果
• 图像生成：Claude Code 无法直接生成图像，但可以通过此 MCP 服务使用 ChatGPT 的 gpt-image-1 模型生成图像
• 使用不同模型：可根据用途灵活使用各种 OpenAI 模型（GPT-4.1、o1、o3 等）

作为 MCP 服务

将此服务添加到 MCP 客户端配置中：

{
  "servers": {
    "openai": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/openai-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

可用工具

chat_completion

使用 ChatGPT 生成文本。

参数：

• model（字符串，可选）：要使用的模型（默认值："gpt-4.1"）
• messages（数组，必填）：包含角色和内容的聊天记录
• temperature（数字，可选）：采样温度，范围为 0-2（默认值：0.7）
  • 注意：GPT-5 模型仅支持 temperature=1
• max_tokens（数字，可选）：要生成的最大令牌数
  • 对于 GPT-4 模型：默认值为 1000
  • 对于 GPT-5 模型：可选；若未指定，模型会自动分配所需令牌数
• reasoning_effort（字符串，可选）：仅限 GPT-5 - 控制推理深度
  • minimal：快速响应，不使用推理令牌
  • low：轻度推理
  • medium：标准推理（默认值）
  • high：针对复杂分析进行深度推理
• verbosity（字符串，可选）：仅限 GPT-5 - 响应长度（low/medium/high）

list_models

列出所有可用的 OpenAI 模型。

generate_image

使用 gpt-image-1 模型生成图像。返回生成图像的文件路径；图像保存在临时目录中。

参数：

• prompt（字符串，必填）：所需图像的文字描述。最多 1000 个字符。
• model（字符串，可选）：要使用的模型（默认值："gpt-image-1"）
• n（数字，可选）：要生成的图像数量，范围为 1-10（默认值：1）
• size（字符串，可选）：图像尺寸 - "1024x1024"、"1024x1536"、"1536x1024" 或 "auto"（默认值："1024x1024"）
• quality（字符串，可选）：质量 - "low"、"medium"、"high" 或 "auto"（默认值："auto"）
• background（字符串，可选）：背景类型 - "opaque" 或 "transparent"（默认值："opaque"）

注意：生成的图像会保存为临时文件，以尽量减少令牌用量。响应中包含文件路径，而非 base64 数据。

示例：

{
  "prompt": "A beautiful sunset over mountains",
  "size": "1024x1024",
  "quality": "high",
  "background": "opaque"
}

开发

# Run in development mode with hot reload
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Watch mode for development
npm run watch

项目结构

openai-mcp-server/
├── src/
│   └── index.ts       # Main server implementation
├── dist/              # Compiled JavaScript (generated)
├── .env               # Environment variables (create from .env.example)
├── .env.example       # Example environment configuration
├── package.json       # Project dependencies and scripts
├── tsconfig.json      # TypeScript configuration
└── README.md          # This file

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件

发布流程

此项目使用 semantic-release 进行自动版本管理和发布。

提交消息格式

请遵循 Conventional Commits 格式：

<type>(<scope>): <description>

[optional body]

[optional footer(s)]

提交类型

• feat: 新功能（次版本号递增）
• fix: 错误修复（修订版本号递增）
• BREAKING CHANGE: 重大变更（主版本号递增）
• docs: 文档变更（修订版本号递增）
• style: 格式调整（修订版本号递增）
• refactor: 代码重构（修订版本号递增）
• test: 添加测试（修订版本号递增）
• chore: 维护任务（修订版本号递增）

示例

# New feature (0.1.0 → 0.2.0)
feat: add streaming support for chat completion

# Bug fix (0.1.0 → 0.1.1)
fix: handle connection timeout properly

# Breaking change (0.1.0 → 1.0.0)
feat: redesign API interface

BREAKING CHANGE: The chat_completion tool now requires a different parameter structure

辅助脚本

# Interactive commit with commitizen
npm run commit

# Test release without publishing
npm run release:dry-run

# Manual release (usually handled by CI)
npm run release

参与贡献

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交时遵循 Conventional Commits 格式
4. 将分支推送到远程仓库（git push origin feature/amazing-feature）
5. 发起 Pull Request

支持

如有问题或功能请求，请使用 GitHub issue tracker。