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Beautiful MCP

MCP Server

Apps SDK示例库展示了与Apps SDK一起使用的示例UI组件以及暴露工具集合的MCP服务器示例,旨在作为构建自定义ChatGPT应用的起点和灵感来源。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
JavaScript模型集成开发工具

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

d4nielm7

提供方

d4nielm7

最后核验

2026/5/17 20:20

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv .venv

详细介绍

应用程序SDK示例画廊

![MIT License](LICENSE)

此仓库展示了与Apps SDK一起使用的示例UI组件,以及作为工具集暴露一系列组件的示例MCP服务器。 它旨在作为起点和灵感来源,帮助你构建自己的ChatGPT应用程序。

MCP + 应用程序SDK概览

模型上下文协议(MCP)是一种开放规范,用于将大型语言模型客户端连接到外部工具、数据和用户界面。MCP服务器会暴露模型在对话过程中可以调用的工具,并根据工具合约返回结果。这些结果可以包含额外的元数据(如内联HTML),Apps SDK会利用这些元数据来渲染丰富的用户界面组件(小部件),并将其与助手消息一同显示。

在应用程序开发工具包(Apps SDK)中,MCP(可能指某种中间件或通信协议组件)负责保持服务器、模型和用户界面(UI)的同步。通过标准化数据传输格式、认证和元数据,它使ChatGPT能够以与处理内置工具相同的方式处理您的连接器。一个针对Apps SDK的最小化MCP集成实现了以下三项功能:

  1. 列出工具 – 您的服务器会公布其支持的工具,包括这些工具的JSON Schema输入/输出协议以及可选的注解(例如, readOnlyHint)。
  2. 呼叫工具 – 当模型选择一个工具时,它会发出一个 call_tool 请求中包含与用户意图相匹配的参数。您的服务器执行该操作,并返回模型可以解析的结构化内容。
  3. 返回小部件 – 除了结构化内容外,请在响应元数据中返回嵌入的资源,以便Apps SDK能够在Apps SDK客户端(ChatGPT)中内联渲染界面。

因为该协议与传输方式无关,所以您可以使用服务器发送事件(Server-Sent Events)或流式HTTP来托管服务器——应用程序SDK支持这两种方式。

在这个演示中,MCP服务器展示了每种工具如何通过将结构化有效载荷与(某种方式)结合来点亮小部件 _meta.openai/outputTemplate 从MCP服务器返回的元数据。

仓库结构

  • src/ – 每个小部件示例的来源。
  • assets/ – 在运行构建步骤后生成HTML、JS和CSS包。
  • pizzaz_server_node/ – 使用官方TypeScript SDK实现的MCP服务器。
  • pizzaz_server_python/ – Python MCP 服务器,用于返回 Pizzaz 小部件。
  • solar-system_server_python/ – 用于3D太阳系小部件的Python MCP服务器。
  • build-all.mts – Vite 构建编排器,为每个小部件入口点生成哈希包。

先决条件

  • Node.js 18及以上版本
  • pnpm(推荐)或 npm/yarn
  • Python 3.10+(用于Python MCP服务器)

安装依赖项

克隆仓库并安装工作区依赖项:

pnpm install
使用 npm 还是 yarn?使用你偏好的客户端安装根依赖项,并相应地调整下面的命令。

构建组件库

这些组件被打包成独立的资源,供MCP服务器作为可重用的用户界面资源来提供服务。

pnpm run build

这个命令运行 build-all.mts,生成带版本的 .html.js,和 .css 内部文件 assets/每个小部件都封装了其所需的CSS,因此您可以直接托管这些包,或者通过您自己的服务器进行分发。

要在本地迭代你的组件,你也可以启动 Vite 开发服务器:

pnpm run dev

提供静态资源

如果您想在不使用MCP服务器的情况下预览生成的包,请在运行构建后启动静态文件服务器:

pnpm run serve

这些资产面临的风险在于 http://localhost:4444 启用CORS,以便本地工具(包括MCP检查器)能够获取它们。

运行MCP服务器

该仓库提供了几个演示MCP服务器,展示了不同的小部件包:

  • Pizzaz(Node.js与Python) – 受披萨启发的工具和组件集合
  • 太阳系(Python) – 3D太阳系查看器

每个工具响应都包含纯文本内容、结构化的JSON,以及 _meta.openai/outputTemplate 元数据,以便应用程序软件开发工具包(SDK)可以填充匹配的小部件。

Pizzaz节点服务器

cd pizzaz_server_node
pnpm start

Pizzaz Python 服务器

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r pizzaz_server_python/requirements.txt
uvicorn pizzaz_server_python.main:app --port 8000

太阳能系统Python服务器

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r solar-system_server_python/requirements.txt
uvicorn solar-system_server_python.main:app --port 8000

你可以为所有Python服务器重用同一个虚拟环境——只需安装一次依赖项,然后运行所需的任意入口点。

在ChatGPT中进行测试

要在ChatGPT中添加这些应用,请启用 开发者模式并在设置中>连接器处添加您的应用程序。

要在不部署本地服务器的情况下将其添加进来,您可以使用类似这样的工具: ngrok 将您的本地服务器暴露给互联网。

例如,一旦您的MCP服务器运行起来,您可以执行:

ngrok http 8000

您将获得一个公共URL,可以在设置 > 连接器中使用它来将您的本地服务器添加到ChatGPT。

例如: https://.ngrok-free.app/mcp

一旦你添加了连接器,就可以在ChatGPT对话中使用它。

您可以通过在“更多”选项中选择您的应用,将其添加到对话上下文中。

more-chatgpt

然后,你可以通过提出相关问题来调用工具。例如,对于Pizzaz应用,你可以问:“镇上最好的披萨是什么?”。

下一步

  • 自定义小部件数据:编辑其中的处理程序 pizzaz_server_node/srcpizzaz_server_python/main.py或者让太阳系服务器从您的系统中获取数据。
  • 创建你自己的组件并将其添加到画廊中:将新条目拖入 src/ 它们将被构建脚本自动拾取。

部署您的MCP服务器

您可以选择您偏好的云环境来部署您的MCP服务器。

将此包含在环境变量中:

BASE_URL=https://your-server.com

这将用于生成小部件的HTML代码,以便它们能够从这个托管URL提供静态资源。

贡献

欢迎提出问题或提交拉取请求来改进这款应用,但请注意,我们可能无法审查所有建议。

许可证

这个项目遵循MIT许可证授权。详见 许可证 详情请见。

目录标签

目录标签

JavaScript模型集成开发工具UI组件本地部署MCP服务器ChatGPT插件开发工具包

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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