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MCP 連携

The Model Context Protocol (MCP) は、アプリケーションが LLMs にツールとコンテキストを提供する方法を標準化するオープンなプロトコルです。MCP のドキュメントより:

MCP は、アプリケーションが LLMs にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンなプロトコルです。AI アプリケーションにとっての USB‑C ポートのようなものだと考えてください。USB‑C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリに接続する標準化された方法を提供するように、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。

この SDK がサポートする MCP サーバーには 3 種類あります:

  1. Hosted MCP server tools – OpenAI Responses API がツールとして利用するリモート MCP サーバー
  2. Streamable HTTP MCP servers – Streamable HTTP transport を実装したローカルまたはリモートのサーバー
  3. Stdio MCP servers – 標準入出力経由でアクセスするサーバー（最もシンプルな選択肢）

ユースケースに応じてサーバータイプを選択してください:

必要なこと推奨オプション
公開アクセス可能なリモートサーバーを既定の OpenAI Responses モデルで呼ぶ1. リモート MCP サーバーツール
公開アクセス可能なリモートサーバーを使いつつツール呼び出しはローカルで2. Streamable HTTP
ローカルで動作する Streamable HTTP サーバーを利用2. Streamable HTTP
OpenAI Responses 以外のモデルで任意の Streamable HTTP サーバーを利用2. Streamable HTTP
標準入出力プロトコルのみをサポートするローカル MCP サーバーと連携3. Stdio

1. リモート MCP サーバーツール

Section titled “1. リモート MCP サーバーツール”

組み込みツール（Hosted）は、往復の処理全体をモデル側に寄せます。コードが MCP サーバーを呼ぶ代わりに、OpenAI Responses API がリモートのツールエンドポイントを呼び出し、その結果をモデルにストリーミングします。

以下は Hosted MCP ツールを使う最も簡単な例です。リモート MCP サーバーのラベルと URL を hostedMcpTool ユーティリティ関数に渡すことで、Hosted MCP サーバーツールを簡単に作成できます。

hostedAgent.ts
import { Agent, hostedMcpTool } from '@openai/agents';


export const agent = new Agent({
  name: 'MCP Assistant',
  instructions: 'You must always use the MCP tools to answer questions.',
  tools: [
    hostedMcpTool({
      serverLabel: 'gitmcp',
      serverUrl: 'https://gitmcp.io/openai/codex',
    }),
  ],
});

次に、run 関数（または独自にカスタマイズした Runner インスタンスの run メソッド）で Agent を実行できます:

Hosted MCP ツールで実行
import { run } from '@openai/agents';
import { agent } from './hostedAgent';


async function main() {
  const result = await run(
    agent,
    'Which language is the repo I pointed in the MCP tool settings written in?',
  );
  console.log(result.finalOutput);
}


main().catch(console.error);

増分的な MCP の結果をストリーミングするには、Agent を実行するときに stream: true を渡します:

Hosted MCP ツールで実行（ストリーミング）
import { run } from '@openai/agents';
import { agent } from './hostedAgent';


async function main() {
  const result = await run(
    agent,
    'Which language is the repo I pointed in the MCP tool settings written in?',
    { stream: true },
  );


  for await (const event of result) {
    if (
      event.type === 'raw_model_stream_event' &&
      event.data.type === 'model' &&
      event.data.event.type !== 'response.mcp_call_arguments.delta' &&
      event.data.event.type !== 'response.output_text.delta'
    ) {
      console.log(`Got event of type ${JSON.stringify(event.data)}`);
    }
  }
  console.log(`Done streaming; final result: ${result.finalOutput}`);
}


main().catch(console.error);

任意の承認フロー

Section titled “任意の承認フロー”

機微な操作では、個々のツール呼び出しに対する人間による承認を必須にできます。requireApproval: 'always' または、ツール名から 'never'/'always' への詳細なマッピングオブジェクトを渡します。

プログラムによってツール呼び出しの安全性を判定できる場合は、onApproval コールバック を使って承認または拒否できます。人間の承認が必要な場合は、ローカルの関数ツールと同様に interruptions を使う 人間の介入（HITL） のアプローチを利用できます。

Hosted MCP ツールでの Human in the loop
import { Agent, run, hostedMcpTool, RunToolApprovalItem } from '@openai/agents';


async function main(): Promise<void> {
  const agent = new Agent({
    name: 'MCP Assistant',
    instructions: 'You must always use the MCP tools to answer questions.',
    tools: [
      hostedMcpTool({
        serverLabel: 'gitmcp',
        serverUrl: 'https://gitmcp.io/openai/codex',
        // 'always' | 'never' | { never, always }
        requireApproval: {
          never: {
            toolNames: ['search_codex_code', 'fetch_codex_documentation'],
          },
          always: {
            toolNames: ['fetch_generic_url_content'],
          },
        },
      }),
    ],
  });


  let result = await run(agent, 'Which language is this repo written in?');
  while (result.interruptions && result.interruptions.length) {
    for (const interruption of result.interruptions) {
      // Human in the loop here
      const approval = await confirm(interruption);
      if (approval) {
        result.state.approve(interruption);
      } else {
        result.state.reject(interruption);
      }
    }
    result = await run(agent, result.state);
  }
  console.log(result.finalOutput);
}


import { stdin, stdout } from 'node:process';
import * as readline from 'node:readline/promises';


async function confirm(item: RunToolApprovalItem): Promise<boolean> {
  const rl = readline.createInterface({ input: stdin, output: stdout });
  const name = item.rawItem.name;
  const params = item.rawItem.providerData?.arguments;
  const answer = await rl.question(
    `Approve running tool (mcp: ${name}, params: ${params})? (y/n) `,
  );
  rl.close();
  return answer.toLowerCase().trim() === 'y';
}


main().catch(console.error);

コネクタ対応の Hosted サーバー

Section titled “コネクタ対応の Hosted サーバー”

Hosted MCP は OpenAI コネクタにも対応しています。serverUrl を渡す代わりに、コネクタの connectorId と authorization トークンを渡します。Responses API が認証を処理し、Hosted MCP インターフェース経由でコネクタのツールを公開します。

コネクタ対応の Hosted MCP ツール
import { Agent, hostedMcpTool } from '@openai/agents';


const authorization = process.env.GOOGLE_CALENDAR_AUTHORIZATION!;


export const connectorAgent = new Agent({
  name: 'Calendar Assistant',
  instructions:
    "You are a helpful assistant that can answer questions about the user's calendar.",
  tools: [
    hostedMcpTool({
      serverLabel: 'google_calendar',
      connectorId: 'connector_googlecalendar',
      authorization,
      requireApproval: 'never',
    }),
  ],
});

この例では、環境変数 GOOGLE_CALENDAR_AUTHORIZATION に Google OAuth Playground で取得した OAuth トークンが格納されており、コネクタ対応サーバーが Calendar API を呼び出すことを許可します。ストリーミングも示した実行可能なサンプルは examples/connectors を参照してください。

完全に動作するサンプル（Hosted ツール / Streamable HTTP / stdio + ストリーミング、HITL、onApproval）は、GitHub リポジトリの examples/mcp にあります。

2. Streamable HTTP MCP サーバー

Section titled “2. Streamable HTTP MCP サーバー”

Agent がローカルまたはリモートの Streamable HTTP MCP サーバーと直接対話する場合は、サーバーの url、name、および任意の設定で MCPServerStreamableHttp を初期化します:

Streamable HTTP MCP サーバーで実行
import { Agent, run, MCPServerStreamableHttp } from '@openai/agents';


async function main() {
  const mcpServer = new MCPServerStreamableHttp({
    url: 'https://gitmcp.io/openai/codex',
    name: 'GitMCP Documentation Server',
  });
  const agent = new Agent({
    name: 'GitMCP Assistant',
    instructions: 'Use the tools to respond to user requests.',
    mcpServers: [mcpServer],
  });


  try {
    await mcpServer.connect();
    const result = await run(agent, 'Which language is this repo written in?');
    console.log(result.finalOutput);
  } finally {
    await mcpServer.close();
  }
}


main().catch(console.error);

コンストラクタは、authProvider、requestInit、fetch、reconnectionOptions、sessionId などの追加の MCP TypeScript SDK オプションも受け付けます。詳細は MCP TypeScript SDK リポジトリ とそのドキュメントを参照してください。

3. Stdio MCP サーバー

Section titled “3. Stdio MCP サーバー”

標準入出力のみを公開するサーバーには、fullCommand を指定して MCPServerStdio を初期化します:

Stdio MCP サーバーで実行
import { Agent, run, MCPServerStdio } from '@openai/agents';
import * as path from 'node:path';


async function main() {
  const samplesDir = path.join(__dirname, 'sample_files');
  const mcpServer = new MCPServerStdio({
    name: 'Filesystem MCP Server, via npx',
    fullCommand: `npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ${samplesDir}`,
  });
  await mcpServer.connect();
  try {
    const agent = new Agent({
      name: 'FS MCP Assistant',
      instructions:
        'Use the tools to read the filesystem and answer questions based on those files. If you are unable to find any files, you can say so instead of assuming they exist.',
      mcpServers: [mcpServer],
    });
    const result = await run(agent, 'Read the files and list them.');
    console.log(result.finalOutput);
  } finally {
    await mcpServer.close();
  }
}


main().catch(console.error);

知っておくと良いこと

Section titled “知っておくと良いこと”

Streamable HTTP と Stdio サーバーでは、Agent の各実行時に利用可能なツールを検出するために list_tools() を呼び出す場合があります。この往復はレイテンシーを増やす可能性があり（特にリモートサーバー）、MCPServerStdio または MCPServerStreamableHttp に cacheToolsList: true を渡すことで結果をメモリにキャッシュできます。

ツール一覧が変わらないと確信できる場合のみ有効化してください。後でキャッシュを無効化するには、サーバーインスタンスで invalidateToolsCache() を呼び出します。

ツールのフィルタリング

Section titled “ツールのフィルタリング”

createMCPToolStaticFilter による静的フィルター、またはカスタム関数を渡して、各サーバーから公開するツールを制限できます。以下は両方のアプローチを組み合わせた例です:

ツールのフィルタリング
import {
  MCPServerStdio,
  MCPServerStreamableHttp,
  createMCPToolStaticFilter,
  MCPToolFilterContext,
} from '@openai/agents';


interface ToolFilterContext {
  allowAll: boolean;
}


const server = new MCPServerStdio({
  fullCommand: 'my-server',
  toolFilter: createMCPToolStaticFilter({
    allowed: ['safe_tool'],
    blocked: ['danger_tool'],
  }),
});


const dynamicServer = new MCPServerStreamableHttp({
  url: 'http://localhost:3000',
  toolFilter: async ({ runContext }: MCPToolFilterContext, tool) =>
    (runContext.context as ToolFilterContext).allowAll || tool.name !== 'admin',
});

参考資料

Section titled “参考資料”