3行でいうと

  • Responses API では、tools に type: "mcp" の道具を書いて、リモートの MCP サーバーにつなぎます。画像の道具（image_generation）と同じ tools に並べた公式の例は、読んだ範囲には見つかりませんでした。
  • API の MCP では、承認を求める設定が既定で働く、と公式が書きます（require_approval）。リモートのサーバーを信頼することが「非常に重要」と公式が警告しています。
  • Library は、ChatGPTにアップロードした、またはつくったファイルの置き場です。公式のヘルプは、生成した画像は「Images」にも出て、Library に保存できる、と書いています。
  • GPTs は、「Capabilities」で「Image Generation」を有効にすると、新しいモデルを使える、と公式のFAQにあります。
  • Adobe Firefly、Manus、Runway、Higgsfield AI については、OpenAI の発表の記載だけを読みました。各社の設定や渡るデータは、各社の資料を読んでいません。

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者は ChatGPT Images を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。手順は「公式の手順を順に並べたもの」、設定例は「公式の記載の取得結果」か「この記事の案」とそのつど書き分けます。公式の文章は要約の形で取得したため、設定ファイルやコマンドの全文は、必ず公式ページの原文を見て確認してください。システムにコマンドや権限を登録する操作は、特にそうしてください。

先に結論

前提：用語をそろえる

連携3：Responses API の mcp の道具

公式の「MCP servers」のガイドの内容です（コードの一部は取得結果が途中で切れていたため、全文は公式ページで確認してください）。

設定する場所と書くもの

自分のコードの、Responses API の呼び出しの tools に、type: "mcp" の道具を書きます。主な項目は次のとおりです。

項目 内容
server_label サーバーの名前
server_url リモートのMCPサーバーのURL
server_description 任意の説明
allowed_tools 取り込む道具を絞る一覧（任意）
require_approval 承認の方針。既定は、データをサーバーへ送る前に承認を求める（例では "always"）。"never" は全部の道具で省く。{"never": {"tool_names": [...]}} は名前を挙げた道具だけ省く
authorization サーバーがOAuthのトークンを求めるとき、その値。APIは保存せず、応答にも出ないので、作成のたびに送る
tunnel_id 自分のパソコンなどのサーバーを、Secure MCP Tunnel 経由でつなぐとき、server_url の代わりに使う

公式のガイドの例は次のとおりです（取得結果を並べたものです）。

{
  "model": "gpt-6-astra",
  "tools": [{
    "type": "mcp",
    "server_label": "openai_docs",
    "server_url": "https://developers.openai.com/mcp",
    "require_approval": "never",
    "allowed_tools": ["search_openai_docs"]
  }],
  "input": "..."
}

承認の流れ

  1. 承認が要るとき、応答に mcp_approval_request の項目が入ります。
  2. 承認するには、新しいリクエストで、mcp_approval_response（approve: true と、approval_request_id）を入力として送ります。previous_response_id で前の応答につなげられます。
  3. 1回の承認は、1回の道具の呼び出しに対応します。
  4. 出力の項目は、mcp_list_tools（取り込んだ道具の定義）と、mcp_call（送った引数と返ってきた出力。失敗は error）です。

渡るデータ・権限

画像の道具との組み合わせ

この記事の案（事実とは別。公式の例ではなく、動作は確かめていません）：

tools: [
  { type: "image_generation", model: "gpt-image-2.5-sunburst" },
  { type: "mcp", server_label: "example", server_url: "https://mcp.example.com", require_approval: "always" }
]

image_generation の部分は、05・06のガイドの例の形に、mcp の部分は、上の公式の項目に合わせたものです。2つを同じ配列に入れてよいかどうかは、公式のページで確認できていません。

外し方・確認点

連携4：保存先としての Library（外部ストレージ）

公式の「Library in ChatGPT」（help.openai.com/en/articles/20001052）を読み直した範囲です。

連携5：GPTs の「Image Generation」

連携6：外部製品が GPT-Image-2.5 を取り込む（公式の発表の記載のみ）

公式の「Introducing ChatGPT Images 2.5」は、次の製品について、次のように書いています（発表の記載の言い換えです）。

この記事では、これらの会社のページを読んでいません。したがって、設定の画面、渡るデータ、外し方、料金は、書けません。各社の資料と規約を、各社のページで読んでください。Adobe Firefly や Higgsfield のサービスで、OpenAI のモデルがどう扱われるかは、OpenAI の資料ではなく、その会社の資料に従います。

Sora について

検索の結果には、Soraの終了に関するヘルプ記事の題名（What to know about the Sora discontinuation）が出ましたが、本文を読めませんでした（取得の回数制限）。そのため、Soraと ChatGPT Images の関係は、この記事では書きません。

渡るデータと外し方のまとめ（その1の内容を含む）

連携 渡るデータ（公式で読んだ範囲） 許可の絞り方 外し方
プラグイン／接続アプリ 会話から関連する内容、有効ならメモリ、ウェブサイト訪問の基本情報 Always ask など4段階、管理者の設定 Settings → Plugins で切断。管理者は Workspace settings で無効化
Codex の MCP 説明は読んだ範囲に見つからない。STDIOはコマンドの実行、HTTPは認証の値の受け渡し、と設定項目から読み取れる 承認モード、許可・拒否リスト enabled = false、表の削除
API の mcp の道具 モデルの文脈にあるデータが、サーバーへ送られうる。承認で1回ごとに確認できる require_approval、allowed_tools コードから道具の項目を消す。トークンはサービス側で扱う
Library の外部ストレージ 接続したアカウントの権限に従ってファイルが見える。生成した画像は Library に保存できる（Libraryのヘルプ） 管理者の設定、Google Drive は Shared Drives を含まない Google Drive のファイルは Google Drive 側で消す。接続の切断は、Libraryのヘルプの読んだ範囲では見つからなかった（07の連携1の切断は「Settings → Plugins」）
外部製品への取り込み 各社の資料による（未読） — —

気をつけること

出典