OpenAI Agents MCP Server

这是一个通过MCP协议暴露OpenAI代理的Model Context Protocol (MCP)服务器。

功能

此服务器通过OpenAI Agents SDK暴露单个代理和一个多代理编排器：

单个专业代理

• 网络搜索代理：一个专门用于实时网络信息搜索的专业代理。
• 文件搜索代理：一个专门用于搜索和分析OpenAI矢量存储中的文件的专业代理。
• 计算机操作代理：一个专门用于安全执行计算机操作的专业代理。

多代理编排器

• 编排器代理：一个强大的代理，可以协调各个专业代理，选择适合每个任务的正确代理。

每个代理都通过MCP协议访问，使其对任何MCP客户端可用，包括Claude桌面应用。

安装

预备条件

• Python 3.11或更高版本
• uv 包管理器（推荐）
• OpenAI API密钥

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装openai-agents-mcp-server到Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install @lroolle/openai-agents-mcp-server --client claude

Claude Desktop

"mcpServers": {
  "openai-agents-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["openai-agents-mcp-server"],
    "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

实现细节

工具需求

• WebSearchTool：无需参数，但可接受可选的位置上下文。
• FileSearchTool：需要vector_store_ids（来自您的OpenAI矢量存储的ID）。
• ComputerTool：需要AsyncComputer实现（当前模拟）。

自定义

您可以自定义此服务器：

1. 实现完整的AsyncComputer接口以启用真实的计算机交互。
2. 添加其他OpenAI工具的额外专业代理。
3. 增强编排器代理以处理更复杂的流程。

配置

您可以通过环境变量配置服务器：

• OPENAI_API_KEY：您的OpenAI API密钥（必需）。
• MCP_TRANSPORT：使用的传输协议（默认："stdio"，也可以是"sse"）。

开发

设置开发环境

# 克隆仓库
git clone https://github.com/lroolle/openai-agents-mcp-server.git
cd openai-agents-mcp-server

# 创建虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # 在Windows上：.venv\Scripts\activate

# 安装依赖
uv sync --dev

使用MCP Inspector测试

您可以使用MCP Inspector测试服务器：

# 在一个终端中，使用SSE传输运行服务器
export OPENAI_API_KEY=your-api-key
export MCP_TRANSPORT=sse

uv run mcp dev src/agents_mcp_server/server.py

然后在浏览器中导航至http://localhost:5173。

许可证

MIT

</中文翻译>