MCP pour OpenAI et Claude
Un serveur simple qui agit comme un Master Control Program (MCP) pour interagir avec les modèles d’IA d’OpenAI et d’Anthropic (Claude).
Installation
# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/Spysailor/openai-mcp-implementation.git
# Accéder au répertoire
cd openai-mcp-implementation
# Installer les dépendances
npm install
# Configurer les variables d'environnement
cp .env.example .env
# Éditez ensuite le fichier .env et ajoutez vos clés API
Configuration
Éditez le fichier .env pour ajouter vos clés API :
# Configuration pour MCP
PORT=3000
OPENAI_API_KEY=votre_clé_api_openai_ici
ANTHROPIC_API_KEY=votre_clé_api_claude_ici
Utilisation
# Démarrer le serveur
npm start
Le serveur sera accessible à l’adresse http://localhost:3000.
API
POST /api/mcp
Endpoint unifié qui détecte automatiquement le fournisseur en fonction du modèle demandé.
Paramètres de la requête (JSON)
prompt(obligatoire): Le texte à envoyer à l’IAmodel(optionnel): Le modèle à utiliser (par défaut: ‘gpt-4’ pour OpenAI)maxTokens(optionnel): Nombre maximum de tokens de réponse (par défaut: 2000)provider(optionnel): Le fournisseur à utiliser (‘openai’, ‘claude’, ou ‘auto’ pour détection automatique)
Exemple de requête
curl -X POST http://localhost:3000/api/mcp
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"prompt": "Explique-moi comment fonctionne l'intelligence artificielle en 3 paragraphes.",
"model": "gpt-4",
"maxTokens": 500,
"provider": "auto"
}'
POST /api/mcp/openai
Endpoint spécifique à OpenAI.
Paramètres identiques à /api/mcp, mais toujours dirigés vers OpenAI.
POST /api/mcp/claude
Endpoint spécifique à Claude.
Paramètres identiques à /api/mcp, mais toujours dirigés vers Claude.
Interface de test
Une interface web simple est incluse pour tester le MCP. Ouvrez le fichier test-mcp.html dans votre navigateur pour l’utiliser.
Modèles supportés
OpenAI
- gpt-4
- gpt-4-turbo
- gpt-3.5-turbo
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Claude (Anthropic)
- claude-3-opus-20240229
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- claude-3-haiku-20240307
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Licence
MIT
OpenAI and Claude MCP
Project Details
- Spysailor/openai-mcp-implementation
- Last Updated: 4/13/2025
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