Gpt 4o Search MCP

项目概述

模型上下文协议（MCP）服务器，使OpenAI的gpt-4o-search-preview模型可以通过MCP访问。

• app/app.py：主要应用程序入口点。
• requirements.txt：列出运行应用程序所需的Python依赖项。
• ：在Docker容器中构建和运行应用程序的说明。
• .env.example：示例环境变量文件。将此复制到 .env 并根据需要更新值。

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部署说明

1.环境变量

在运行应用程序之前，请设置环境变量：

1. 复制 .env.example 向 .env:

   cp .env.example .env

1. 编辑 .env 并根据您的环境需要更新这些值。

2.使用Docker部署

1. 构建Docker镜像：

   docker build -t my-python-app -f dockerfile .

1. 运行容器：

   docker run --env-file .env -p 8000:8000 my-python-app

3.使用Python（virtualenv）进行部署

1. 创建并激活虚拟环境：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

1. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量（请参见 .env.example).
2. 运行应用程序：

   python app/app.py

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示例：使用roo代码连接到MCP

下面是一个示例配置块 gpt-4o-search MCP服务：

"gpt-4o-search": {
  "url": "http://link-to-where-service-is-hosted:8000/sse",
  "transport": "http",
  "alwaysAllow": [
    "search"
  ],
  "timeout": 300
}

Python示例：执行“搜索”操作

以下Python代码演示了如何使用上述配置连接到MCP服务，并使用roo代码原理执行“搜索”操作。此示例使用 requests 库向MCP端点发送搜索请求。

from mcp import MCPClient

# Initialize the MCP client for the gpt-4o-search server
client = MCPClient("http://link-to-where-service-is-hosted:8000/sse")

# Perform a "search" operation
result = client.tool("search", {"query": "What is Model Context Protocol?"})

print("Search result:", result)
### Explanation

- **MCPClient**: The official `mcp` Python library provides the `MCPClient` class to connect to an MCP server.
- **client = MCPClient(...)**: Initializes the client with the URL of the gpt-4o-search MCP server.
- **client.tool("search", {...})**: Performs the "search" operation by specifying the tool name and parameters as a dictionary.
- **Result**: The result of the search operation is printed.

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# Notes

- Only perform the work outlined above and do not deviate from these instructions.
- For further details, refer to the individual files and comments within the codebase.```