OpenAI MCP
一个支持多LLM的Python代码助手，集成可视化与成本管理。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：OpenAI MCP。 它的用途是：一个支持多LLM的Python代码助手，集成可视化与成本管理。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openai-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“用成本最优的模型帮我写一个FastAPI的GET端点，并估算一下这次调用的Token消耗。” 它会首先根据你的历史使用数据推荐一个模型，生成相应代码，并在侧边栏展示本次请求的详细Token使用情况和预估成本。
介绍
这个Skill旨在解决开发者在编写Python代码时，因切换不同LLM提供商或担心API调用成本失控而带来的效率与成本管理难题。它通过一个统一的工具，集成了对OpenAI、Anthropic等主流LLM的支持，并内置了实时成本监控和代码执行可视化功能，让开发者可以更专注于代码逻辑本身。
使用方式非常直接，安装后即可在支持的AI编码工具（如Claude、Cursor）中调用。在编写代码时，你可以通过简单的指令切换不同的LLM模型来生成或优化代码片段，同时工具界面会实时显示当前会话的Token消耗和预估成本，帮助你做出更经济的决策。
它非常适合需要频繁使用AI辅助编写Python代码，且对代码质量、开发效率以及API使用成本有明确关注的技术人员。无论是快速原型开发、调试复杂逻辑，还是学习新的库或框架，都能从中受益。
建议在使用前，先配置好各个LLM提供商的API密钥。对于成本敏感的项目，可以优先利用其成本监控功能设置预算阈值。注意，它主要优化的是代码生成和审查环节，对于复杂的系统架构设计或深度算法优化，仍需结合专业知识和人工判断。
核心特点
与单一模型绑定的代码助手不同，它原生支持在多个LLM提供商间无缝切换和对比，并集成了实时的Token消耗与成本可视化面板，让成本管控成为开发流程的一部分。
注意事项
主要专注于Python语言的代码辅助和成本管理，不直接提供其他编程语言（如Java、Go）的深度代码生成或复杂的非代码类任务自动化。
常见问题
支持哪些LLM提供商？
支持OpenAI、Anthropic等主流提供商，具体列表请查看项目文档。
如何查看我的API使用成本？
工具内置实时可视化面板，在编码过程中会持续显示Token消耗和预估费用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/openai-mcp/raw/index.md 读取 OpenAI MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/openai-mcp/raw/index.md（查看排版版本）