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OpenAI代理MCP服务器

一个通过MCP协议暴露OpenAI代理的服务器，包括专用代理和多代理协调器，适用于需要自动化任务处理的开发场景。

  • by lroolle
  • Python
  • 本地部署
  • 10 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 lroolle/openai-agents-mcp-server

使用说明

OpenAI代理MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，通过MCP协议公开OpenAI代理。

特性

此服务器使用OpenAI代理SDK公开单个代理和多代理编排器：

个人专业代理

  • Web搜索代理：一个专门用于在网络上搜索实时信息的代理
  • 文件搜索代理：用于搜索和分析OpenAI矢量存储中文件的专用代理
  • 计算机动作代理：在您的计算机上安全执行操作的专用代理

多代理编排器

  • 编排器代理：一个强大的代理，可以在专业代理之间进行协调，为每个任务选择合适的代理

每个代理都通过MCP协议访问，使其可用于任何MCP客户端，包括Claude桌面应用程序。

安装

先决条件

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

通过Smithery安装

通过以下方式自动安装Claude Desktop的openai代理mcp服务器 史密瑟里:

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

克劳德桌面

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

实现细节

工具要求

  • 网络搜索工具：没有必需的参数，但可以接受可选的位置上下文
  • 文件搜索工具：需要vector_store_ids（来自OpenAI向量存储的ID）
  • 计算机工具：需要AsyncComputer实现（当前模拟）

定制

您可以通过以下方式自定义此服务器：

  1. 实现完整的AsyncComputer接口以实现真正的计算机交互
  2. 为其他OpenAI工具添加额外的专用代理
  3. 增强编排器代理以处理更复杂的工作流

配置

您可以使用环境变量配置服务器：

  • OPENAI_API_KEY：您的OpenAI API密钥（必需）
  • MCP_TRANSPORT：要使用的传输协议（默认值：“stdio”，可以是“sse”）

发展

设置开发环境

# Clone the repository
git clone https://github.com/lroolle/openai-agents-mcp-server.git
cd openai-agents-mcp-server

# Create a virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv sync --dev

MCP检验员测试

您可以使用MCP检查器测试服务器：

# In one terminal, run the server with SSE transport
export OPENAI_API_KEY=your-api-key
export MCP_TRANSPORT=sse

uv run mcp dev src/agents_mcp_server/server.py

然后打开web浏览器并导航到http://localhost:5173.

许可证

麻省理工学院

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