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项目简介
- 该仓库实现了一个 MCP 服务器，核心职责是以标准化的 JSON-RPC 方式向 LLM 客户端提供上下文信息和功能，包括工具调用、资源访问与提示渲染等能力。服务器通过标准输入/输出（stdio）与客户端进行通信，支持初始化、列出工具、执行工具调用、处理取消请求等 MCP 基本操作。
主要功能点
- 初始化握手：实现 MCP 的 initialize 请求，返回协议版本、可用工具等能力信息。
- 工具管理：实现 tools/list（返回支持的工具列表）与 tools/call（根据名称执行对应工具，如 answer、answer_detailed、answer_quick 等）。
- 请求/取消机制：支持 inflight 请求的取消通知（notifications/cancelled），能够在取消后抑制相应的响应。
- 心跳/健康检查：实现 ping 方法，提供最小的健康检查接口。
- 多轮音频/文本的交互框架：通过 JSON-RPC 进行消息交互，具备 Content-Length 头部 framing 的 MCP 流式传输，及在一些环境下对行分隔格式的兼容。
- 安全与扩展：核心逻辑中通过 OpenAI API 调用（需提供 OpenAI API Key），并在 Answer 路由中进行来源引用（citations）提取、文本抽取与输出格式化，支持系统策略拼接与策略文件的外部化配置。
安装步骤
- 确保环境
  - Node.js 版本至少 20.x（仓库在文档中也提及可在 24.x 系列运行）。
  - npm 随 Node.js 一起提供。
- 获取与构建
  - 克隆仓库后进入目录，执行安装依赖并构建：
    - npm i
    - npm run build
- 配置与运行
  - 设置环境变量 OPENAI_API_KEY 为你的 OpenAI API 密钥。
  - 启动服务器（stdio 模式）：
    - node build/index.js --stdio
- 测试与调试
  - 仓库提供了多份脚本用于自检（如 mcp-smoke.js、mcp-smoke-ping.js、tools/list 测试等），可用来快速验证通信是否符合 MCP 规范。
服务器配置（MCP 客户端需要的连接信息，示例为 JSON 描述，便于理解与对接） { "serverName": "openai-responses", "command": "npx", "args": ["openai-responses-mcp@latest", "--stdio"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-..." } }
- 说明
  - serverName: MCP 客户端在连接管理中的标识名称，用于区分不同的 MCP 服务。
  - command 与 args: 客户端启动 MCP 服务器的命令及参数，默认使用 npx 打开最新版本的 openai-responses-mcp 并以 stdio 模式运行。
  - env: 向服务器进程注入环境变量，这里最重要的是 OPENAI_API_KEY，确保在调用 OpenAI 接口时有认证信息。
基本使用方法
- 将服务器以 stdio 方式暴露给 MCP 客户端（如 Claude Code、Codex 等）以便模型调用工具、查询资源与渲染提示模板。
- 客户端发起 JSON-RPC 调用序列示例（对于理解流程，实际使用以客户端实现为准）：
  - initialize（初始化握手）
  - tools/list（获取可用工具）
  - tools/call（调用具体工具，如 answer/answer_detailed/answer_quick，传入 query 等参数）
  - 监控 inflight 请求，遇到 notifications/cancelled 时会中止对应请求并不返回结果
  - 必要时发送 ping 进行健康检测
- 如需调试，可启用调试模式，服务器会输出详细日志到标准错误（stderr）。
额外信息
- 该实现包含多份测试脚本，覆盖从基础握手到工具调用、取消以及 NDJSON/行分隔格式的互通性测试，便于开发、验证与回归测试。
- 服务器侧支持系统策略拼接、citations 的提取与输出（包括 url_citation 等信息源的处理），以确保回答附带可追溯的出处。
重要注意事项
- MCP 客户端与服务器的具体交互协议遵循 JSON-RPC 2.0 的基本格式，服务器对未识别的方法返回标准错误。
- 使用前请确保 OPENAI_API_KEY 已正确设置且 OpenAI API 对应权限可用。

openai-responses-mcp

服务器信息