聊天GPT_MCP服务器

技术文档摘要

🧠 Ask ChatGPT - MCP Server (Stdio)

这是一个模型上下文协议（MCP）标准I/O服务器，它将提示转发到OpenAI的ChatGPT（GPT-4o）。该服务器设计用于在基于LangGraph的助手内部运行，并通过访问外部大语言模型（LLM）来实现高级总结、分析和推理。

📌 功能概述

此服务器提供了一个工具：

{
  "name": "ask_chatgpt",
  "description": "将提供的文本（'content'）发送到外部ChatGPT（gpt-4o）模型进行高级推理或总结。",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "content": {
        "type": "string",
        "description": "需要分析、总结、比较或推理的文本。"
      }
    },
    "required": ["content"]
  }
}

当您的助手需要以下功能时，请使用此工具：

• 长文档总结
• 配置文件分析
• 选项比较
• 高级自然语言推理

🐳 Docker 使用方法

构建并运行容器：

docker build -t ask-chatgpt-mcp .
docker run -e OPENAI_API_KEY=your-openai-key -i ask-chatgpt-mcp

🧪 手动测试

使用一次性请求本地测试服务器：

echo '{"method":"tools/call","params":{"name":"ask_chatgpt","arguments":{"content":"总结这个配置..."}}}' | \
  OPENAI_API_KEY=your-openai-key python3 server.py --oneshot

🧩 LangGraph 集成

要将此MCP服务器连接到您的LangGraph管道，请按如下方式配置：

("chatgpt-mcp", ["python3", "server.py", "--oneshot"], "tools/discover", "tools/call")

⚙️ MCP 服务器配置示例

这是如何使用mcpServers JSON配置来设置服务器：

{
  "mcpServers": {
    "chatgpt": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "server.py",
        "--oneshot"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

🔍 解释

• "command": 使用Python运行脚本
• "args": 启用一次性标准输入/输出模式
• "env": 安全注入您的OpenAI密钥

🌍 环境设置

创建一个.env文件（自动加载与python-dotenv）或手动导出密钥：

OPENAI_API_KEY=your-openai-key

或者：

export OPENAI_API_KEY=your-openai-key

📦 依赖项

在Docker构建期间安装：

• openai
• requests
• python-dotenv

📁 项目结构

.
├── Dockerfile        # MCP服务器的Docker构建文件
├── server.py         # 主标准I/O服务器实现
└── README.md         # 您正在阅读的内容！

🔐 安全注意事项

• 切勿提交.env文件或API密钥。
• 将秘密存储在安全环境变量或秘密管理器中。