Openai Responses
БесплатноПоддерживаетсяLightweight MCP server using OpenAI JS SDK (Responses)
Описание
Lightweight MCP server using OpenAI JS SDK (Responses)
README
OpenAI Responses API を推論コアに採用した軽量な MCP サーバです。web_search を常時許可し、実際に検索を行うかはモデルが自律判断します。Claude Code 等の MCP クライアントから stdio で利用します。
重要: 仕様・挙動は実装が正です。まず docs/spec.md を読んでください。
Repository Structure
src/: TypeScript ソースscripts/: 検証/補助スクリプト。例:mcp-smoke*,clean.jsconfig/config.yaml.example: 設定サンプルpolicy.md.example: 外部 System Policy のサンプル
docs/: 正準仕様/リファレンス/検証手順spec.md: 正準仕様reference/: 設定・導入・連携リファレンスverification.md: E2E 検証手順
README.md: プロジェクト概要/クイックスタートLICENSE: ライセンスpackage.json,package-lock.json: npm 設定/依存固定tsconfig.json: TypeScript 設定.gitignore: Git 除外設定
特長
- Responses API 準拠(公式JS SDK
openai) - 検索はモデルに委譲(
web_searchを常時許可) - 構造化出力は
answer本文、used_search、citations[]、modelを返すcitations[]は 情報源(URL またはoai-weather等の情報源ID)を返す
- System Policy の参照先:
src/policy/system-policy.ts - MCP stdio 実装(
initialize/tools/list/tools/call)
要件
- OS: macOS / Linux
- Node.js: 24 以上(
engines.node: ">=24")。CI / Release は24系で運用。 - npm(Node 同梱)
- OpenAI API キー(環境変数で渡す)
必須設定だけで起動できる最小構成
- 必須設定: 環境変数
OPENAI_API_KEYのみ。 - 起動例:
export OPENAI_API_KEY="sk-..." && npx openai-responses-mcp@latest --stdio
使う場合の既定パスは ~/.config/openai-responses-mcp/config.yaml です。
MCPとして使う
MCPクライアントから利用する場合に参考にしてください。
1) Claude Code への登録例
~/.claude.jsonへ以下の項目を追加
{
"mcpServers": {
"openai-responses": {
"command": "npx",
"args": ["openai-responses-mcp@latest", "--stdio"],
"env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-..." }
}
}
}
- Claude Code CLI では以下を実行
claude mcp add -s user -t stdio openai-responses -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx -- npx openai-responses-mcp@latest --stdio
2) OpenAI Codex への登録例
~/.codex/config.tomlへ以下の項目を追加
[mcp_servers.openai-responses]
command = "npx"
args = ["-y", "openai-responses-mcp@latest", "--stdio"]
env = { OPENAI_API_KEY = "sk-xxxx" }
3) CLAUDE.md や AGENTS.md への指示例
### 問題解決方針
開発中に問題や実装上の困難に遭遇した場合:
1. **必ず openai-responses MCP に相談すること**
- 相談は最優先かつ必須とする
- 独自判断での実装は絶対に行わない
2. **質問は必ず英語で行うこと**
- openai-responses MCP への質問はすべて英語で記載する
3. **代替手法や最新ベストプラクティスの調査**
- openai-responses MCP を活用して解決手段や最新のベストプラクティスを収集する
4. **複数の解決アプローチを検討すること**
- 一つの方法に即決せず、複数の選択肢を比較検討した上で方針を決定する
5. **解決策を文書化すること**
- 問題解決後は、再発時に迅速に対応できるよう手順や解決方法を記録しておく
4) npx で即実行
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
npx openai-responses-mcp@latest --stdio
最小起動は --stdio のみ。必要に応じて --debug <path> / --config <path> / --show-config を付与する。
5) 設定
既定パス: ~/.config/openai-responses-mcp/config.yaml
最小例:
model_profiles:
answer:
model: gpt-6-astra
reasoning_effort: medium
verbosity: medium
request:
timeout_ms: 300000
max_retries: 3
既定値は gpt-6-astra、推論強度・詳しさともに medium です。config/config.yaml.example には、Astra の推論強度と詳しさを用途別に分けた完全例があります。別モデルは YAML または MODEL_ANSWER で指定できます。Astra の対応値と移行時の注意点は 設定リファレンス を参照してください。
サンプル: config/config.yaml.example
外部 policy を使う場合は次のように設定します。
policy:
system:
source: file
path: ~/.config/openai-responses-mcp/policy.md
merge: append # replace | prepend | append
サンプル: config/policy.md.example
6) ログとデバッグ
- デバッグON:
--debug/DEBUG=1|true/ YAMLserver.debug: true。stderr に出力する。送受信 JSON が出力されるため回答本文が含まれる。優先度は CLI > ENV > YAML。 - デバッグON: ファイルへも出力する。
--debug ./_debug.logまたはDEBUG=./_debug.log - デバッグOFF: デバッグログは出さない。エラー時のみ標準エラーに出力する。
YAMLでの制御:
server.debug: true|false。YAMLだけでも全モジュールに反映する。server.debug_file: <path|null>。server.debug: trueのときにのみ有効で、stderr をファイルへTEEミラーする。
開発者向け(クローンして開発)
1) 取得とビルド
開発には npm 11.19.0 以上が必要です(npm --version で確認)。古い場合は、利用中の Node 環境の npm を npm install -g npm@latest で更新してください。
git clone https://github.com/uchimanajet7/openai-responses-mcp.git
cd openai-responses-mcp
npm ci
npm run build
既存の開発環境で依存関係とビルド生成物を作り直す場合:
npm run build:fresh
依存の確認・更新は既存のスクリプトに集約しています。
npm run deps:check # 直接・間接依存の更新候補、脆弱性、スクリプトの承認漏れを確認
npm run deps:update # 確認後に依存全体を更新し、更新後の監査を表示
build:fresh は lockfile の再現用です。最新版への更新は deps:update で行います。未承認の導入時スクリプトは npm が実行前に停止します。承認の判断と更新後の検証手順は 再現性・再構築ガイド を参照してください。
2) スモークテスト(MCPフレーミング)
npm run mcp:smoke | tee ./mcp-smoke.out
grep -c '^Content-Length:' ./mcp-smoke.out # 3 以上でOK
3) ローカル起動(stdio)
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
node build/index.js --stdio --debug ./_debug.log
4) デモ(OpenAIへの問い合わせサンプル)
npm run mcp:quick -- "今日の東京の気温" # answer_quick
npm run mcp:answer -- "今日の東京の気温" # answer
npm run mcp:smoke:ldjson # NDJSON互換の疎通確認
5) ドキュメント(参照先)
- 正準仕様:
docs/spec.md - リファレンス:
docs/reference/config-reference.md/docs/reference/client-setup-claude.md - 検証手順:
docs/verification.md
メンテナ向け(配布)
npm パッケージ確認と公開
npm pack --dry-run # 同梱物を確認。build/ と README.md と LICENSE と package.json と config/*.example
git tag vX.Y.Z && git push --tags # GitHub Actions で公開。release.yml が実行される
トラブルシュート(要点)
Missing API key:OPENAI_API_KEY未設定。ENV を見直しCannot find module build/index.js: ビルド未実行 →npm run build- フレーミング不一致:
npm run mcp:smokeで確認し再ビルド - 429/5xx 多発:
request.max_retries/timeout_msを調整(YAML)
ライセンス
MIT
Установить Openai Responses в Claude Desktop, Claude Code, Cursor
unyly install openai-responsesСтавит в Claude Desktop, Claude Code, Cursor и VS Code — сам разбирается с npx, uvx и сборкой из исходников.
Впервые? Поставь CLI: curl -fsSL https://unyly.org/install | sh
Или настроить вручную
Выполни в терминале:
claude mcp add openai-responses --env OPENAI_API_KEY="" -- npx -y openai-responses-mcpПошаговые гайды: как установить Openai Responses
FAQ
Openai Responses MCP бесплатный?
Да, Openai Responses MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для Openai Responses?
Да, требуются переменные окружения: OPENAI_API_KEY. Unyly подставит их в конфиг при установке.
Openai Responses — hosted или self-hosted?
Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.
Как установить Openai Responses в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой Openai Responses на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
Изменения
Версии и запрашиваемые доступы со временем.
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