万物皆可Plugin —— 将阿里云 ESA MCP 接入 ChatGPT Plugin

前言

好久不见，想起来已经快4个月没更新文章了...每天不是在上班就是在上班😵‍💫

最近一直在狂蹬Codex，发现自己已经完全离不开Agent了（~~都说21天养成一个好习惯~~）。然而，即使开了20x订阅，还是被gpt6瞬间跑完，gpt5.6sol极高也就勉勉强强...🥲

而ChatGPT Chat模式的额度是独立的，不跟Work/Codex共享，但大部分人Chat在吃灰。。。这个时候，我们可以通过OpenAI赏赐的开发者模式，接入自己开发的plugin，并在plugin中调用外部mcp服务，达到近似work/codex的效果。

除了不占用work/codex额度这个好处以外，将mcp包装为plugin，让你的chatgpt在全平台成为一个更加全能的日常助手，而无需codex remote依赖一台电脑挂着codex去做第三方操作。

原理

原理是比较简单的，以阿里云官方的esa mcp为例：

JSON

1{
2  "mcpServers": {
3    "mcp-server-esa": {
4      "command": "npx",
5      "args": ["-y", "mcp-server-esa"],
6      "env": {
7        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "AccessKey ID",
8        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "AccessKey Secret"
9      }
10    }
11  }
12}

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-esa": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-esa"],
      "env": {
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "AccessKey ID",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "AccessKey Secret"
      }
    }
  }
}

可以看到，实际上就是一个node进程，通过安装mcp-server-esa包去做。

这个时候，问题1来了，ChatGPT没有一个平台让我们执行node进程，我们要解决“ChatGPT如何调用mcp-server-esa的问题”。

通过博主的折腾，回答这个问题，有几种解决方案：

有一个伟大的项目mcp-auth-proxy，可以实现一键将这种node mcp包装为即插即用的http OAuth网关，并可以在Claude、Claude Code、ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor等客户端使用。
- 这个时候，实际上我们把 MCP 变成了一个 ChatGPT 能访问的公网 HTTP 服务
- 链路：ChatGPT --> 你的域名/ip --> 你的服务器 --> MCP --> 阿里云
后来博主发现一个更好的途径，OpenAI官方的Tunnel Service，类似cloudflare tunnel，可以将私有的mcp服务通过openai官方tunnel暴露给chatgpt。
- 这个时候，MCP 不出公网，由你的服务器主动连 OpenAI，让 OpenAI 反向把调用送下来
- 链路：ChatGPT --> OpenAI Tunnel --> 你的服务器 --> MCP --> 阿里云

如果只需要在ChatGPT使用，博主推荐方案2，因为无需对外暴露任何服务，只需要服务器能连上公网即可。不过，方案2需要你的服务器ip出口要在openai的服务地区，比如香港是不行的，这个时候可以自行挂代理绕过。。。

本文以方案2为例，在chatgpt web中通过plugin接入阿里云esa mcp。

准备工作

所以，综上所述，你需要准备：

一台服务器（ip出口要在openai服务地区，比如美国）
为你的服务器安装好docker环境
一个开通了esa的阿里云账号（废话，没有esa你点进来干啥😠）
为你的阿里云账号创建ram用户并拿到AccessKey ID和AccessKey Secret，并赋予AliyunESAFullAccess权限（参考下文）
chatgpt订阅用户（只在pro 20x确定可行，不确定其他订阅or免费用户可用）
为你的chatgpt账号创建tunnel和api key，拿到tunnel_id和api_key（参考下文）

博主已经在GitHub开源了chatgpt-esa-mcp-tunnel，支持配置socks5代理更换出口，并且修复了阿里云官方mcp schema不规范的问题。

开始

获取阿里云ak和sk

此处博主直接贴官方教程，跟着来就行：

创建RAM用户

使用阿里云账号（主账号）或RAM管理员登录RAM控制台，单击创建用户。

填写RAM用户的登录名称，并勾选控制台访问和使用永久AccessKey访问。

单击确定，根据界面提示，完成安全验证。

单击下载 CSV 文件，将AccessKey ID和AccessKey Secret保存至本地。

请务必保存好CSV文件，页面关闭后无法再次获取AccessKey ID和AccessKey Secret。

RAM用户授权

返回RAM 用户页面，找到上一步创建的RAM用户，单击添加权限。

在新增授权 > 权限策略中搜索AliyunESAFullAccess权限并勾选，然后单击确认新增授权。

1CONTROL_PLANE_TUNNEL_ID=你的OpenAI tunnel id
2CONTROL_PLANE_API_KEY=你的OpenAI api key
3
4ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=你的阿里云ak
5ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=你的阿里云sk
6
7MCP_COMMAND=mcp-server-esa-chatgpt
8ESA_MCP_UPSTREAM=mcp-server-esa

CONTROL_PLANE_TUNNEL_ID=你的OpenAI tunnel id
CONTROL_PLANE_API_KEY=你的OpenAI api key

ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=你的阿里云ak
ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=你的阿里云sk

MCP_COMMAND=mcp-server-esa-chatgpt
ESA_MCP_UPSTREAM=mcp-server-esa

然后执行docker compose up -d --build即可（更多详情可以看readme）。