🧠 询问ChatGPT-MCP服务器（标准）
这是一个模型上下文协议（MCP）stdio服务器，它将提示转发到OpenAI的ChatGPT（GPT-4o）。它被设计为在基于LangGraph的助手中运行，并通过访问外部LLM实现高级摘要、分析和推理。
📌 它做什么
此服务器公开了一个工具：
{
"name": "ask_chatgpt",
"description": "Sends the provided text ('content') to an external ChatGPT (gpt-4o) model for advanced reasoning or summarization.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"content": {
"type": "string",
"description": "The text to analyze, summarize, compare, or reason about."
}
},
"required": ["content"]
}
}当您的助手需要时，请使用此功能：
总结长文档
分析配置文件
比较选项
执行高级自然语言推理
🐳 Docker使用
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
使用一次性请求在本地测试服务器：
echo '{"method":"tools/call","params":{"name":"ask_chatgpt","arguments":{"content":"Summarize this config..."}}}' | \
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
以下是如何使用mcpServers JSON配置配置服务器：
{
"mcpServers": {
"chatgpt": {
"command": "python3",
"args": [
"server.py",
"--oneshot"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": ""
}
}
}
}
🔍 解释
“command”：使用Python运行脚本
“args”：启用单次stdin/stdout模式
“env”：安全地注入您的OpenAI密钥
🌍 环境设置
创建.env文件（使用python dotenv自动加载）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
请求：
python dotenv
📁 项目结构
.
├── Dockerfile # Docker build for the MCP server
├── server.py # Main stdio server implementation
└── README.md # You're reading it!
🔐 安全说明
永远不要提交.env文件或API密钥。
将机密存储在安全的环境变量或机密管理器中。