Cc25a Openai Api Agent Project123123123

ai.smithery由 smithery.ai 發布官方發布者v1.14.0更新於 Oct 24, 2026

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發布方自己的服務:222wcnm Bilistalkermcp

已驗證Streamable HTTP可網頁執行金融AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

由 Smithery 託管的遠端 MCP 伺服器,源自一個 OpenAI API 智慧體課程專案,據稱可依股票代碼查詢全球市場的最新股價。

可以做什麼
依股票代碼查詢全球市場的最新股價,登錄描述在「目前價格」處即被截斷。README 描述的是底層專案而非託管工具:一個 OpenAI API 智慧體應用程式,其函式呼叫工具定義在 tools.py 中,同時也作為 MCP 工具暴露。該專案還涉及將微調資料(SFT、DPO、RFT)上傳至 OpenAI,以及設定提示 ID 與回應覆寫項目。清單未公布工具列表,因此確切工具集無法確認。
適用情境
當助理需要依股票代碼快速查詢股價,且你能接受連接第三方託管端點時使用。若你需要有文件說明、穩定的工具列表或自架伺服器,則不適合。
執行需求
位於 server.smithery.ai 的遠端 streamable HTTP 端點。需要在 Authorization 標頭中提供 bearer 權杖以完成 Smithery 身分驗證。底層專案使用 OpenAI API 金鑰、提示 ID 與選用密碼,但清單中未宣告這些項目。
安裝前請注意
登錄描述被截斷,清單也未列出任何工具,因此能力無法核實。此伺服器由第三方託管並要求 bearer 權杖,請妥善保管該權杖。README 提到 OpenAI API 金鑰與以查詢字串傳遞的選用密碼,可能外洩至日誌中。將微調資料上傳至 OpenAI 可能產生費用。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Cc25a Openai Api Agent Project123123123,將其新增到工作區。
  2. 連接 Authorization token 憑證。它們會被私密儲存,絕不會在公開頁面上展示。
  3. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/ai.smithery%2Fcc25a-openai-api-agent-project123123123/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "mcpServers": {
    "cc25a-openai-api-agent-project123123123": {
      "type": "http",
      "url": "https://server.smithery.ai/@cc25a/openai-api-agent-project123123123/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <YOUR_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

README

OpenAI API Agent School - Project

본 자료는 (주)에이아이캐슬에서 만든 OpenAI API로 배우는 Agent 개발 첫걸음 (OpenAI API Agent School) 강의 프로젝트 자료입니다.

[0] Install & Build (uv)

sh
# uv Installcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# uv Builduv sync --frozen && uv cache prune --ci

[1] 프로젝트 세팅

1.1. 환경 변수 (.env)

  • .env 파일로 설정하거나 배포 환경에서 지정
  • OPENAI_API_KEY: Agent 앱 또는 파인튜닝할 데이터를 업로드할 때 사용할 OpenAI API 키
  • PROMPT_ID Agent 앱에서 사용할 OpenAI 프롬프트 ID
  • TITLE: Agent앱의 상단 제목
  • PASSWORD: 비밀번호 설정 (비워둘 경우 누구나 접근 가능)
    • Agent 앱에서는 로그인해야 접근 가능해짐
    • MCP 서버에서는 ?password=<your-password>와 같이 쿼리스트링으로 전달해야 접근 가능

1.2. config.overrides.jsonc

  • Agent 앱에서 openai api 요청시 responses create 에서 덮어 쓸 구성 값
  • config.overrides.jsonc 파일로 설정하거나 배포 환경에서 지정
  • 파일 위치
    • 프로젝트 폴더 (우선 순위)
    • /etc/secrets/

1.3. tools.py

  • Agent 앱에서 Function Calling으로 사용할 함수.
  • 또는 MCP 서버에서 tool로 사용할 함수.
  • 파일 위치: tools.py

[2] 앱 실행

실행

sh
uv run main.py

KEEPALIVE_URL

  • 실행 중인 앱이 일정시간 동안 접속이 없으면 유휴상태가 될 경우 KEEPALIVE_URL를 github actions의 환경변수(secrets)에 지정하여 주기적으로 접속하는 cron 작업을 수행할 수 있음.
  • Fork한 경우 Fork한 레포지토리 접속하여 상단의 Actions 탭에서 Actions를 활성화 하고 .github/workflows/keepalive-url.yml 을 활성화 하세요.
  • 레포지토리 > settings > Secrets and Variables > Actions > New repository secret 에 접속하여 아래와 같이 입력 (Secret에는 본인이 배포한 URL로 입력)
  • 예시
    • Name: KEEPALIVE_URL
    • Secret: https://<your-project-name>.onrender.com

[3] 파인 튜닝 데이터

.env파일에 OPENAI_API_KEY를 등록해야 정상적으로 업로드 가능

3.1. SFT (Supervised Fine-tuning)

  • 폴더 위치: fine_tuning_data/supervised/
  • 데이터 생성 및 업로드
    sh
    uv run fine_tuning_data/supervised/convert_and_upload.py

3.2. DPO (Direct Preference Optimization)

  • 폴더 위치: fine_tuning_data/preference/
  • 데이터 생성 및 업로드
    sh
    uv run fine_tuning_data/preference/convert_and_upload.py

3.3. RFT (Reinforcement Fine-tuning)

  • 폴더 위치: fine_tuning_data/reinforcement/
  • 데이터 생성 및 업로드
    sh
    uv run fine_tuning_data/reinforcement/convert_and_upload.py

來源:README.md,提交 2918021

工具

0
SourceWeft 尚未讀取此伺服器的工具。

版本歷史

1
  1. v1.14.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 75%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。

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