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OpenAI拥抱MCP！Agents SDK已经接入MCP

在人工智能工具生态中，标准化的协议至关重要，以确保不同系统之间的无缝交互。Anthropic 推出的 MCP（Model Context Protocol） 已成为事实上的行业标准。昨日，OpenAI CEO 山姆·奥特曼正式宣布，OpenAI 的 Agents SDK 现已全面支持 MCP，而 ChatGPT 桌面客户端和 API 也将陆续兼容 MCP。如果你还不了解MCP，不烦阅读我的上一篇文章一文读懂 MCP！大模型如何用它连接世界，打造更智能的 AI Agent？。

Agents SDK实现了使用进程通信的MCPServerStdio服务和使用HTTP over SSE进行远程通信的MCPServerSse。比如使用官方MCP文件系统服务。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
async with MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir],
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="Use the tools to read the filesystem and answer questions based on those files.",
        mcp_servers=[server],
    )

    # List the files it can read
    message = "Read the files and list them."
    print(f"Running: {message}")
    result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=message)
    print(result.final_output)

说明

  • MCPServerStdio 用于本地进程通信，创建 MCP 服务器
  • list_tools() 获取MCP 服务器提供的工具
  • Agent 绑定MCP 服务器，并通过 Runner.run() 执行任务

更具体的使用方式，请参阅官方文档:

/

正因为MCP成为事实上的工具标准，近日国内高德和百度也均都上线MCP工具。MCP 已成为开发者构建智能体工具的热门选择。据统计，MCP 聚合网站 mcp.so 上的 MCP 服务数量，从上周的 3251 个增长到 4748 个，仅一周时间增长超过46%，足见其受欢迎程度之高。

总结

OpenAI、Anthropic、微软等国际科技巨头，及百度、高德等国内企业纷纷支持 MCP，表明 MCP 正在成为智能体开发的新标准。随着 MCP 生态的不断壮大，我们预计未来会有更多第三方工具、API、插件基于 MCP 进行集成，让大模型应用的开发更加高效、便捷。

最后的最后，你是否已经开始探索MCP生态了呢？

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除sdkopenai服务工具通信

OpenAI拥抱MCP！Agents SDK已经接入MCP

在人工智能工具生态中，标准化的协议至关重要，以确保不同系统之间的无缝交互。Anthropic 推出的 MCP（Model Context Protocol） 已成为事实上的行业标准。昨日，OpenAI CEO 山姆·奥特曼正式宣布，OpenAI 的 Agents SDK 现已全面支持 MCP，而 ChatGPT 桌面客户端和 API 也将陆续兼容 MCP。如果你还不了解MCP，不烦阅读我的上一篇文章一文读懂 MCP！大模型如何用它连接世界，打造更智能的 AI Agent？。

Agents SDK实现了使用进程通信的MCPServerStdio服务和使用HTTP over SSE进行远程通信的MCPServerSse。比如使用官方MCP文件系统服务。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
async with MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir],
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="Use the tools to read the filesystem and answer questions based on those files.",
        mcp_servers=[server],
    )

    # List the files it can read
    message = "Read the files and list them."
    print(f"Running: {message}")
    result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=message)
    print(result.final_output)

说明

  • MCPServerStdio 用于本地进程通信，创建 MCP 服务器
  • list_tools() 获取MCP 服务器提供的工具
  • Agent 绑定MCP 服务器，并通过 Runner.run() 执行任务

更具体的使用方式，请参阅官方文档:

/

正因为MCP成为事实上的工具标准，近日国内高德和百度也均都上线MCP工具。MCP 已成为开发者构建智能体工具的热门选择。据统计，MCP 聚合网站 mcp.so 上的 MCP 服务数量，从上周的 3251 个增长到 4748 个，仅一周时间增长超过46%，足见其受欢迎程度之高。

总结

OpenAI、Anthropic、微软等国际科技巨头，及百度、高德等国内企业纷纷支持 MCP，表明 MCP 正在成为智能体开发的新标准。随着 MCP 生态的不断壮大，我们预计未来会有更多第三方工具、API、插件基于 MCP 进行集成，让大模型应用的开发更加高效、便捷。

最后的最后，你是否已经开始探索MCP生态了呢？

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除sdkopenai服务工具通信

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