OpenAI Responses

La Responses API accepte un serveur MCP distant comme outil de type mcp. Passez le jeton d’agent dans authorization. OpenAI ne le conserve pas, envoyez-le donc à chaque requête.

Connectez-le

Dans Agents, cliquez sur « Nouvel agent » et « Créer l’agent », puis sur « Nouveau jeton » sous « Jetons ». Gardez le jeton dans SP_AGENT_TOKEN à côté de OPENAI_API_KEY.

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d @- <<EOF
{
  "model": "gpt-6-astra",
  "input": "Which services can you reach through Sallyport?",
  "tools": [
    {
      "type": "mcp",
      "server_label": "sallyport",
      "server_url": "https://mcp.sallyport.cloud/mcp",
      "authorization": "$SP_AGENT_TOKEN",
      "require_approval": "never"
    }
  ]
}
EOF

Gardez l’élément mcp_list_tools dans la conversation. OpenAI ne redemande alors pas la liste des outils au tour suivant.

Deux étapes d’approbation

require_approval est la vérification propre à OpenAI. Par défaut, chaque appel revient d’abord à votre code sous forme de mcp_approval_request. Avec "never", les règles que vous avez posées dans Sallyport décident de ce qui attend une personne.

Un appel qui attend dans Sallyport revient avec approve_url et call_id. Montrez le lien à la personne qui répond pour ce service, et poursuivez la conversation après sa réponse.

Le résultat dit au modèle de répéter l’appel avec le même call_id. Cette répétition renvoie l’issue : le service est appelé une seule fois.