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OpenAI-MCP服务器

OpenAI-MCP服务器

作者：arthurcolle36 星标更新：2025-05-22
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

MseeP.ai 安全评估徽章

支持OpenAI和其他LLM提供商的MCP编码助手

这是一个强大的Python版Claude Code，具有增强的实时可视化、成本管理和模型上下文协议（MCP）服务器功能。此工具提供了对多种LLM提供商支持的软件开发任务的自然语言接口。

版本 Python

主要特性

  • 多提供商支持： 支持OpenAI、Anthropic和其他LLM提供商
  • 模型上下文协议集成：
    • 作为MCP服务器运行，用于与Claude Desktop和其他客户端一起使用
    • 使用内置的MCP客户端连接到任何MCP服务器
    • 多代理同步以解决复杂问题
  • 实时工具可视化： 实时查看工具执行进度和结果
  • 成本管理： 跟踪令牌使用情况和费用，并进行预算控制
  • 全面的工具套件： 文件操作、搜索、命令执行等
  • 增强的UI： 带有进度指示器和语法高亮显示的丰富终端界面
  • 上下文优化： 智能对话压缩和内存管理
  • 代理协调： 具有不同的角色的专门代理可以协作完成任务

安装

  1. 克隆此仓库
  2. 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
  1. 创建一个包含您的API密钥的.env文件：
# 选择一个或多个提供商
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here

# 可选模型选择
OPENAI_MODEL=gpt-4o
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-opus-20240229

使用方法

CLI模式

使用默认提供商（根据可用API密钥确定）运行CLI：

python claude.py chat

指定提供商和模型：

python claude.py chat --provider openai --model gpt-4o

设置预算限制以管理成本：

python claude.py chat --budget 5.00

MCP服务器模式

作为模型上下文协议服务器运行：

python claude.py serve

在开发模式下启动并使用MCP Inspector：

python claude.py serve --dev

配置主机和端口：

python claude.py serve --host 0.0.0.0 --port 8000

指定额外的依赖项：

python claude.py serve --dependencies pandas numpy

从文件加载环境变量：

python claude.py serve --env-file .env

MCP客户端模式

使用Claude作为推理引擎连接到MCP服务器：

python claude.py mcp-client path/to/server.py

指定Claude模型：

python claude.py mcp-client path/to/server.py --model claude-3-5-sonnet-20241022

尝试包含的示例服务器：

# 在终端1中 - 启动服务器
python examples/echo_server.py

# 在终端2中 - 使用客户端连接
python claude.py mcp-client examples/echo_server.py

多代理MCP模式

启动带有同步代理的多代理客户端：

python claude.py mcp-multi-agent path/to/server.py

使用自定义代理配置文件：

python claude.py mcp-multi-agent path/to/server.py --config examples/agents_config.json

示例使用回声服务器：

# 在终端1中 - 启动服务器
python examples/echo_server.py

# 在终端2中 - 启动多代理客户端
python claude.py mcp-multi-agent examples/echo_server.py --config examples/agents_config.json

可用工具

  • 查看： 读取文件，可选行数限制
  • 编辑： 修改文件，精确文本替换
  • 替换： 创建或覆盖文件
  • GlobTool： 通过模式匹配查找文件
  • GrepTool： 使用正则表达式搜索文件内容
  • LS： 列出目录内容
  • Bash： 执行shell命令

聊天命令

  • /帮助： 显示可用命令
  • /压缩： 压缩对话历史以节省令牌
  • /版本： 显示版本信息
  • /提供商： 列出可用的LLM提供商
  • /成本： 显示成本和使用情况信息
  • /预算 [金额]： 设置预算限制
  • /退出，/退出： 退出应用程序

架构

Claude Code Python版采用模块化架构构建：

/claude_code/
  /lib/
    /providers/      # LLM提供商实现
    /tools/          # 工具实现
    /context/        # 上下文管理
    /ui/             # UI组件
    /monitoring/     # 成本跟踪及指标
  /commands/         # CLI命令
  /config/           # 配置管理
  /util/             # 工具函数
  claude.py          # 主CLI入口点
  mcp_server.py      # 模型上下文协议服务器

使用模型上下文协议

将Claude Code作为MCP服务器使用

一旦MCP服务器运行，您可以从Claude Desktop或其他兼容MCP的客户端连接到它：

  1. 安装并运行MCP服务器：

    python claude.py serve

  2. 在浏览器中打开配置页面：

    http://localhost:8000

  3. 按照说明配置Claude Desktop，包括：

    • 复制JSON配置
    • 下载自动配置的JSON文件
    • 分步设置说明

将Claude Code作为MCP客户端使用

要使用Claude Code连接到任何MCP服务器：

  1. 确保您在环境中或.env文件中有Anthropic API密钥
  2. 启动您要连接的MCP服务器
  3. 使用MCP客户端连接： 
    python claude.py mcp-client path/to/server.py
  4. 在交互式聊天界面中键入查询

使用多代理模式

对于复杂的任务，多代理模式允许多个专门代理协作：

  1. 创建代理配置文件或使用提供的示例
  2. 启动您的MCP服务器
  3. 启动多代理客户端： 
    python claude.py mcp-multi-agent path/to/server.py --config examples/agents_config.json
  4. 使用命令界面与多个代理互动：
    • 键入消息广播给所有代理
    • 使用/talk Agent_Name message进行直接通信
    • 使用/agents查看所有可用代理
    • 使用/history查看对话历史

贡献

  1. 分叉仓库
  2. 创建功能分支
  3. 实现更改并编写测试
  4. 提交拉取请求

许可证

MIT

致谢

该项目受到Anthropic的Claude Code CLI工具的启发，在Python中重新实现，并增加了增强的可见性、成本管理和MCP服务器功能。