Vexa
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server for the OpenAI ChatGPT API — chat, vision, and embeddings
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto codeChap bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.
In derselben Kategorie: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
An MCP (Model Context Protocol) server for the OpenAI ChatGPT API. Built in Rust, exposes chat completions, vision, embeddings, and model listing as MCP tools.
Communicates via stdio using JSON-RPC 2.0, like all MCP servers.
| Tool | Description |
|---|---|
chat | Send a chat completion request to ChatGPT with optional multi-turn history, system prompt, structured output (JSON schema), and model selection |
chat_with_vision | Analyse an image with ChatGPT's vision capabilities given an image URL and text prompt |
embedding | Generate text embeddings using OpenAI's embedding model |
list_models | List all available OpenAI models and their IDs |
Send a chat completion request. Supports multi-turn conversations via a JSON message history array, system prompts, structured output via JSON schema, temperature control, and model selection.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | yes | The user message to send |
model | string | no | Model to use (default: gpt-4o) |
system_prompt | string | no | System prompt to set context |
messages | string | no | Full conversation history as JSON array of {role, content} objects |
temperature | float | no | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
max_tokens | integer | no | Maximum tokens to generate |
response_schema | string | no | JSON schema string to enforce structured output |
Analyse an image using ChatGPT's vision capabilities.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | yes | Text prompt describing what to analyse |
image_url | string | yes | URL of the image (must be http:// or https://) |
model | string | no | Model to use (default: gpt-4o) |
detail | string | no | Image detail level: low or high (default: high) |
temperature | float | no | Sampling temperature (0.0 - 2.0) |
max_tokens | integer | no | Maximum tokens to generate |
Generate text embeddings.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
input | string | yes | Text to embed as JSON: a single string or array of strings |
model | string | no | Embedding model to use (default: text-embedding-3-small) |
List all available OpenAI models. No parameters.
Create the config file:
mkdir -p ~/.config/mcp-server-gpt-chat
Create ~/.config/mcp-server-gpt-chat/config.toml:
api_key = "sk-..."
cargo build --release
This produces target/release/gpt-chat.
For development:
cargo build # debug build
cargo run # run in dev mode RUST_LOG=debug cargo run # run with debug logging
Add to your Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "gpt-chat": { "command": "/path/to/gpt-chat" } } }
src/
main.rs - entry point, config loading, stdio transport setup server.rs - MCP tool definitions (chat, chat_with_vision, embedding, list_models) api.rs - OpenAI HTTP client, request/response types, response formatters params.rs - tool parameter types with serde and JSON Schema derives config.rs - TOML config loading
MIT