Vexa
作者：Vexa-ai
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
在云端运行★ 2,949Apache-2.02个月前更新
安装
Gpt Chat
概览
作者提供的说明（英文原文）
MCP server for the OpenAI ChatGPT API — chat, vision, and embeddings
PopNx MCP 的三大支柱
这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。
- 用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
- 我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
- 使用情况i尚未统计★ –
它能帮你做什么
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
- 连接方式: –
- 传输方式:
- 分类: 聊天与邮件
安装
选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。
安装之前
- 基础检查：1 项中通过 1 项
- 在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
- 注册中心没有列出需要填写的密钥。
作者没有在注册中心列出安装信息。请查看下方作者的 README。
它能做什么
它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 codeChap 验证，该账户拥有此仓库
- … 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表
与“聊天与邮件”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 1762 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 1762 个服务器的 17% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 1762 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。
常见问题
Gpt Chat 安全吗？
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码？
注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在我的电脑上运行还是在云端？
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。
它还在维护吗？
GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.0）于4个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它？
支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。
有什么可以替代它？
同一分类中有：Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
替代选择
同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。
如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
emailmd
作者：anypost
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
电脑或云端★ 1,385MIT30天前更新
安装
MCP WhatsApp Cloud
作者：codespar
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
在你的电脑上运行★ 277MIT5个月前更新
安装
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
mcp-server-gpt-chat
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.
Tools
| 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 |
chat
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 |
chat_with_vision
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 |
embedding
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_models
List all available OpenAI models. No parameters.
Prerequisites
- Rust (edition 2024)
- An OpenAI API key from platform.openai.com
Setup
Create the config file:
mkdir -p ~/.config/mcp-server-gpt-chatCreate ~/.config/mcp-server-gpt-chat/config.toml:
api_key = "sk-..."Build
cargo build --releaseThis produces target/release/gpt-chat.
For development:
cargo build # debug buildcargo run # run in dev mode RUST_LOG=debug cargo run # run with debug logging
MCP Configuration
Add to your Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):
{"mcpServers": { "gpt-chat": { "command": "/path/to/gpt-chat" } } }
Project Structure
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
License
MIT