Cómo conectar OpenAI API a Gemini vía MCP

💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → OpenAI API, pega tus credenciales, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin git clone, sin servidor local.

OpenAI API + Gemini

Deja que tu IA use la OpenAI API con tu propia clave: consulta modelos GPT a través de la Responses API, analiza imágenes desde un enlace, genera y edita imágenes que aparecen directamente en el chat, crea embeddings, revisa contenido con moderación y lee modelos, archivos y trabajos batch.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

OPENAI_API_KEY

Paso 1 — Obtener credenciales

1. Inicia sesión en https://platform.openai.com y añade crédito en Settings, Billing. La API es de prepago: una suscripción a ChatGPT no incluye acceso a la API.
2. Abre https://platform.openai.com/api-keys, haz clic en Create new secret key, elige el proyecto y copia la clave. Empieza por sk- y solo se muestra una vez.
3. Pega la clave en OPENAI_API_KEY tal como la muestra OpenAI (sin la palabra Bearer) e instala el conector. La clave solo se envía a OpenAI.
4. Opcional: configura OPENAI_ORGANIZATION (el Organization ID en Settings, Organization, General, empieza por org-) solo si el usuario de la clave pertenece a varias organizaciones, y OPENAI_PROJECT (el Project ID en Settings, Project, General, empieza por proj_) solo para contabilizar el uso en un proyecto concreto. Si no, déjalos vacíos: un valor que no coincide con la clave se rechaza con 401.
5. Para las herramientas de imágenes, verifica tu organización en Settings, Organization, General, Verify Organization. Sin verificación, los modelos de imagen GPT responden 403.
6. Ejecuta openai_list_models. No cuesta nada y muestra qué modelos puede usar tu clave.

Facturación: cada llamada a un modelo se cobra a la cuenta de OpenAI de tu clave. La moderación y las listas de modelos, archivos y batches son gratuitas. El conector usa valores predeterminados económicos salvo que pidas más: gpt-6-luna para texto (unos 0,10 $ por millón de tokens de entrada y 0,50 $ por millón de tokens de salida) y gpt-image-1-mini con calidad media para imágenes (unos 0,01 $ cada una). Los modelos de texto más potentes cuestan de 20 a 100 veces más, y la búsqueda web se cobra por búsqueda.

Qué hace: consulta modelos de OpenAI a través de la Responses API (texto, imágenes por enlace, búsqueda web, salida estructurada), genera y edita imágenes que aparecen en el chat, crea embeddings de hasta 20 textos a la vez, revisa texto e imágenes con moderación y lee tus modelos, archivos y trabajos de la Batch API iniciados en otro lugar.

Primero confirma: cada imagen cuesta dinero, así que la IA te pide confirmación antes de cada llamada a openai_generate_image o openai_edit_image y crea una sola imagen salvo que quieras más. openai_delete_file está desactivada al instalar; una vez activada, también pide confirmación antes, y un archivo borrado no se puede recuperar.

Errores frecuentes: 401 significa que la clave es incorrecta o está revocada, o que el ID de organización o de proyecto no coincide con ella. 403: la organización no está verificada (modelos de imagen), o el modelo o la región no están disponibles para ella. 404 model_not_found: revisa openai_list_models. 429 insufficient_quota: no queda crédito o se alcanzó el límite de gasto, así que añade crédito. 429 rate_limit_exceeded: espera y reintenta una vez. 400 moderation_blocked o content_policy_violation: el sistema de seguridad de OpenAI rechazó el prompt.

El conector no cubre chat completions (la Responses API cubre lo mismo), audio (voz y transcripción), realtime, vídeo, subida y descarga de archivos, creación de batches, fine-tuning, vector stores, assistants ni la admin API.

Paso 2 — Instalar el adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Paso 3 — Añadir el conector en Gemini

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI lee los servidores MCP de ~/.gemini/settings.json (en Windows, %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Añade:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Crea una clave de API MCP en AnythingMCP en MCP Servers → tu servidor → API keys y pégala en lugar de YOUR_MCP_API_KEY.
2. Guarda el archivo y reinicia gemini.
3. Ejecuta /mcp dentro de Gemini CLI (o gemini mcp list en tu terminal): anythingmcp debería aparecer como conectado.
4. Empieza a escribir prompts: Gemini CLI ya puede llamar a las herramientas de OpenAI API.

Herramientas disponibles

Ejemplos de prompts

• "Mira la foto del producto en este enlace y escribe una descripción breve y cercana para nuestra tienda online."
• "Genera una imagen de una taza de café de cerámica sobre una mesa de madera para una publicación en redes, pero muéstrame antes el modelo y el coste estimado."
• "Revisa estos cinco comentarios de clientes con moderación y dime cuáles se marcan y por qué."
• "¿Qué modelos de OpenAI puede usar nuestra clave y alguno tiene anunciada una fecha de retirada?"

FAQ

¿Dónde busca Gemini CLI los servidores MCP? En ~/.gemini/settings.json para tu usuario, o en .gemini/settings.json dentro de un proyecto. gemini mcp list muestra cada servidor y si se conecta.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a ChatGPT