Openai Pearl MCP Demo

🧠 AI+人类专业知识示例网络聊天应用程序

OpenAI响应API通过MCP与Pearl API的集成

此示例应用程序扩展了 OpenAI响应入门应用程序 演示如何集成OpenAI responses API Pearl MCP服务器，使您的AI代理能够无缝地将查询升级到 真正的人类专家.

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🚀 特性

• 与集成 Pearl的远程MCP服务器 通过OpenAI的Responses API MCP工具界面
• 使用自动将用户问题升级到人工专家 askExpert 工具
• 支持通过承载令牌与Pearl进行安全身份验证
• 实时响应流，人工智能+人工混合答案

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🛠️ 安装

克隆此仓库并安装依赖项：

git clone https://github.com/Pearl-com/openai-pearl-mcp-demo.git
cd openai-pearl-mcp-demo
npm install

创建一个 .env 根目录中的文件包含以下变量：

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
PEARL_API_KEY=your-pearl-api-key

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🧩 运作原理

该应用程序利用了OpenAI的托管 模型上下文协议（MCP） 与Pearl的MCP服务器集成。服务器提供以下工具 askExpert 将查询发送给真正的、有资格的专业人士。

graph TD
    A[AI Encounter] --> B{Recognize Need for Expert};
    B -- Human Input Required --> C[Invoke via MCP];
    C -- Context & Question --> D[Route to Expert];
    D -- Request Forwarded --> E[Expert Input];
    E -- Review/Answer Provided --> F[Return to AI];
    F -- Structured Expert Response --> G[AI Response];

    style A fill:#D4E6F1,stroke:#3498DB,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
    style B fill:#F9E79F,stroke:#F1C40F,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
    style C fill:#D4E6F1,stroke:#3498DB,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
    style D fill:#D4E6F1,stroke:#3498DB,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
    style E fill:#D4E6F1,stroke:#3498DB,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
    style F fill:#F9E79F,stroke:#F1C40F,stroke-width:2px,color:#2C3E50;
    style G fill:#D4E6F1,stroke:#3498DB,stroke-width:2px,color:#2C3E50;

🔗 Pearl MCP工具配置

以下是如何 tools 块在内部定义 openai.responses.create() 呼叫：

const events = await openai.responses.create({
  model: MODEL,
  input: messages,
  tools: [
    {
      type: "mcp",
      server_label: "pearl-api-mcp-server",
      server_url: "https://mcp.pearl.com/mcp",
      require_approval: "never",
      allowed_tools: ["askExpert"],
      headers: {
        "X-API-KEY": `${process.env.PEARL_API_KEY}`,
      },
    },
  ],
  stream: true,
  parallel_tool_calls: false,
  instructions: SYSTEM_PROMPT,
});

🔐 Pearl MCP身份验证

Pearl MCP服务器使用 Api密钥认证，通过 X-API-KEY 头球联系 珍珠 以获取您的API密钥。

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🧪 示例用例

用户问：

“这个条款有法律约束力吗？”

人工智能认识到需要专家的法律意见，并援引 askExpert Pearl通过MCP接口将查询路由到认证律师。专家的回应被传回并纳入人工智能的最终输出。

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🧠 关于珍珠MCP

这 Pearl MCP服务器 提供人类专业知识作为工具，通过实时、按需访问法律、金融、医学、汽车等领域的专业人员，丰富人工智能驱动的工作流程。

珍珠MCP是：

• 完全符合OpenAI的MCP协议
• 安全（承载令牌）
• 可跨类别扩展
• 基于Cloudflare Workers构建，实现超低延迟

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📸 截图

以下是Pearl MCP工具调用的一个示例：

App Screenshot

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🧱 构建于

• OpenAI响应API
• Next.js （或React（如适用））
• Pearl MCP服务器\

（主办地点： https://mcp.pearl.com/mcp)

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