私がOpenAIの無制限チャット終了の原因かもしれない

私がOpenAIの無制限チャット終了の原因かもしれない

まあ、おそらく違うでしょう。しかし、私がChatGPTでやってきたことを考えると、彼らがそうしたいと思うのも無理はないかもしれません。

OpenAIは最近、無制限のChatGPTチャットを終了し、Codexの利用と統合する変更を発表しました。開発のために利用していた無制限チャットは、これまでと同じようには機能しなくなります。

過去数ヶ月間、私はCodexの制限を使い果たすことなく、実質的に無制限のChatGPT会話を使ってすべてのソフトウェア開発を行ってきました。

MCPから始まった

ChatGPTのカスタムMCPサーバーとOpenAIのSecure MCP Tunnelのサポートにより、自分のマシンで実行しているツールを通常のChatGPT会話に直接公開できるようになりました。

そこで、実験を始めました。

Windowsラップトップで実行される統合MCPサーバーを構築し、VPSにも同様のセットアップを行い、いくつかのオープンソースプロジェクトを統合しました。

• Desktop Commander: ファイルやフォルダへのアクセス、コードの読み書き、ターミナルコマンドの実行、テストの実行、プロセスの管理をChatGPTに提供します。
• CUA (Computer Use Agent): スクリーンショット、マウス操作、ボタンのクリック、視覚要素の検査、ブラウザやデスクトップアプリケーションのテストなど、コンピューター操作機能を追加します。

［画像: ChatGPTツールカタログに接続されたDesktop Commanderとコンピューター操作ツールが表示されている。］

通常のChatGPT会話に公開されたMCPツール。

突然、通常のChatGPT会話で、以前Codexで行っていた実用的な開発作業のほとんどができるようになりました。

リポジトリを検査し、コードを変更し、コマンドを実行し、エラーをデバッグし、変更を視覚的に確認できるようになりました。

OpenAIのトンネル経由で全てを接続する

次の課題は、ローカルのMCPサーバーをChatGPTからアクセス可能にすることでした。

OpenAIが提供するSecure MCP Tunnelは、まさに私が求めていたものでした。

トンネル経由で統合MCPゲートウェイを接続し、APIキーを使用して認証を行い、MCPツールをChatGPTに直接公開しました。

ChatGPTをラップトップに接続するために、カスタムクラウドインフラストラクチャは必要ありませんでした。

トンネルとMCPの統合には、個別の有料API推論コールは必要ありませんでした。オープンソースツール、OpenAIが提供するトンネルツール、既存のChatGPTサブスクリプション、そしてすでに持っていたコンピューターを使用しました。

OpenAI Secure MCP TunnelとローカルMCPセットアップ
ChatGPTチャットは、OpenAI Secure MCP Tunnelを介してローカルの統合MCPゲートウェイに接続されます。ゲートウェイはツールをDesktop CommanderとEnhanced TryCuaにルーティングします。
01 / CONNECTION ARCHITECTURE
1つのプライベートMCP接続で、複数のローカル機能を利用できます。
ChatGPT
通常の会話
Secure MCP Tunnel
OpenAIホスト
tunnel-client
私のコンピューターで実行
tool calls
HTTPS
ローカルMCPプロセス
Unified MCP gateway
Node.jsルーター / ツール集約
Desktop Commander
ファイル・コード・ターミナル・テスト
Enhanced TryCua
スクリーン・マウス・ブラウザ・UI
ローカルバックエンドツールはVPSでホストすることも可能です。

接続アーキテクチャ。

統合を改善した

もちろん、すべてが機能し始めると、ツール自体をいじらずにはいられませんでした。

ChatGPTが私のコンピューターとどのように対話し、結果が会話内にどのように表示されるかを改善するために、CUA統合にいくつかの改良を加えました。

一例は、実際のスクリーンショットをChatGPT内で直接レンダリングできるようにしたことです。

ChatGPTが検査できるスクリーンショットツールの結果を受け取るだけで、私が簡単に見ることができない代わりに、カスタムMCP Appビューアを介してキャプチャされたスクリーンショットを表示するサポートを追加しました。

また、ツール呼び出しの結果の処理方法も改善し、ChatGPTチャット内でより読みやすくしました。

カスタムMCPの強化
オープンソースのDesktop CommanderとTryCuaは、インラインスクリーンショット表示、信頼性の高いツール応答、ダッシュボード監視で拡張されています。
03 / MY ENHANCEMENTS
基盤となるツールを実用的にするための小さな追加機能。
ベースMCPツール
Desktop Commander・CUA
スクリーンショットビューア
キャプチャされた画面がChatGPT内で表示される
信頼性の高いツール結果
画像境界・一貫したエラー
監視と制御
ライブログ・ヘルス・CPU/RAM
より良いUX
実際のワークフロー

カスタムツールの統合。

私の楽しい小さなAI開発ワークフロー

ChatGPTチャットはサブチャット/サブネットワークを生成または制御できないため、マルチエージェント開発とオーケストレーションを行うには、少し創造的になる必要がありました。

並列AIソフトウェア開発ワークフロー
プレミアムモデルが計画を作成し、問題はMCPツールへのアクセスを共有する複数のChatGPTワーカーに割り当てられます。
02 / WORKFLOW
プレミアムプランニング。
独立したGitHubイシュー。
複数のSol Highワーカー。
Astra / Proモデル
システム設計と計画
GitHubイシュー
小さくスコープされたタスク
並列ワーカープール
個別のChatGPT会話
Sol High・Chat A
イシュー1
Sol High・Chat B
イシュー2
Sol High・Chat C
イシュー3
Sol High・Chat D
イシュー4
共有MCPアクセス
読み取り・編集・テスト実行・結果検査

プランニングと並列実行。

より強力な推論モデル、例えばCodexのAstraやChatGPTの限定的なProモデルから始めて、詳細な実装計画を作成するために使用しました。

次に、計画をより小さく、明確に定義されたGitHubイシューに分割するように依頼しました。各イシューには、別のAIエージェントが独立して取り組めるだけの十分なコンテキスト、要件、および受け入れ基準が含まれていました。

本質的に、大規模な開発タスクを小さなジョブのキューに変換していました。

その後、Sol 6 Highを実行する複数の個別のChatGPT会話を開き、それぞれに異なるイシューを割り当てました。

それらのチャットはすべて私のMCPサーバーにアクセスできたため、実際にコードに取り組むことができました。

プロジェクトを読み取り、ファイルを編集し、テストを実行し、エラーを検査し、割り当てられたタスクが完了するまで反復処理できました。

そして当時、Codexで遭遇したような使用制限に達することなく、Sol Highチャットを使用できました。

確かに、Sol Highはプレミアムモデルよりも遅かったですが、使用量が実質的に無制限であれば、それを受け入れる価値がありました。

複数の会話で別々のタスクに取り組む一方で、より限定的なプレミアムモデルの使用量は、アーキテクチャ、難しい決定、レビューのために取っておきました。

完璧ではありませんでした。ファイルシステムを共有する並列エージェントには調整が必要であり、時折、イシューはより強力なモデルの介入を必要としました。

しかし、明確に定義されたコーディングタスクについては、驚くほどうまく機能しました。

本質的に、ChatGPTをコーディングエージェントのプールとして使用し、GitHubイシューをタスクキューとして機能させていました。

ダッシュボードまで作った

［画像: MCPトンネルの管理とリソースおよびツールのアクティビティを監視するためのWindowsトレイダッシュボード。］

私のWindows MCPスーパーバイザーダッシュボード。接続の健全性と最近のツール呼び出しを表示しています。

MCP接続全体を開始または停止し、サーバーの健全性を監視し、CPUとメモリの使用量を追跡し、ツール呼び出しのライブフィードを検査できる、非常に軽量なインターフェースも構築しました。

ChatGPTがファイルを読み取ったり、コマンドを実行したり、コンピューター操作ツールを呼び出したりするタイミングを確認できます。

ダッシュボードは失敗も追跡し、最近のアクティビティを検査できるようにします。

OpenAIは無制限チャットを終了した

すべての良いものと同様に、これも終わりを迎えなければなりません。 これがなくなるのは悲しいです。

無制限チャットは、私がOpenAIのサブスクリプションに加入するのを妨げていた唯一のものでした。個人的にはClaudeモデルをはるかに好み、乗り換えるつもりです。特にClaude Opusは私のユースケースではるかに賢く、CodexのサブスクリプションよりもClaudeのサブスクリプションの方がより多くの価値を得られます。

はっきりさせておきますが、私はルールを破っていません。

私は単に、OpenAIが私に提供してくれたものを最大限に活用しているだけです。ChatGPT会話、MCPサポート、セキュアトンネル、そして自分のツールを接続する能力です。

もちろん、私のセットアップがOpenAIの決定に影響を与えたとは真剣には考えていません。そして、無制限チャットがもう利用できなくなったのは悲しいですが、サブスクリプションからさらに多くの利用を引き出せたことにはまだ満足しています。

だから、OpenAI、もしこれを読んでいるなら：私はそれについて謝罪しません。Claude、さあ行きます。