gpt-5-mcp-server (最小MVP)

OpenAI Responses API への極薄い MCP サーバーです。指定できるのは下記のみです。

• model: 実行するモデルID（許可: gpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nano。既定: gpt-5）
• input: 単一のテキスト入力（必須）
• reasoning_effort: minimal | low | medium | high（任意）
• web_search: true | false（任意、既定: true）
  • 備考: web_search を有効にすると Responses API の web_search_preview ツールが付与されます。
  • 制約: reasoning_effort が minimal の場合は web_search は利用不可（false を指定、または effort を low 以上に）

その他のパラメータは受け付けません（未知のキーはエラー）。

セットアップ

1. OPENAI_API_KEY を環境変数、もしくは .env に設定します。

OPENAI_API_KEY=sk-...

2. ビルド・起動

npm install
npm run start

標準入出力（stdio）で MCP として待ち受けます。MCP クライアント側でコマンドとしてこのサーバーを起動する設定を行ってください。

MCP クライアント連携例（.mcp.json）

以下は MCP クライアント（例: Claude Desktop など）で本サーバーを登録する .mcp.json の例です。OPENAI_API_KEY はご自身のキーに置き換えてください。既存の設定がある場合は mcpServers 配下に追記してください。

{
  "mcpServers": {
    "gpt": {
      "command": "bun",
      "args": [
        "/Users/username/gpt-5-mcp-server/src/index.ts"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxx"
      }
    }
  }
}

npx 版（ビルド不要・tsx 推奨）

ビルド不要で TypeScript/ESM を直接起動したい場合は npx tsx が高速・安定です。

{
  "mcpServers": {
    "gpt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tsx",
        "/Users/username/gpt-5-mcp-server/src/index.ts"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxx"
      }
    }
  }
}