MCP サーバー: スケーラブルな OpenAPI エンドポイント検出および API リクエストツール

やるべきこと

事前ダウンロードしたモデルなしではDockerイメージは2GBです。事前ダウンロードしたモデルを含めると3.76GBになります！大きすぎるので、サイズを小さくするのを手伝ってください。

構成

環境変数を通じてカスタマイズします。GLOBAL_TOOL_PROMPTは 重要です!

OPENAPI_JSON_DOCS_URL : OpenAPI 仕様 JSON への URL (デフォルトはhttps://api.staging.readymojo.com/openapi.json )
MCP_API_PREFIX : カスタマイズ可能なツール名前空間 (デフォルトは "any_openapi"):
# Creates tools: custom_api_request_schema and custom_make_request docker run -e MCP_API_PREFIX=finance ...
GLOBAL_TOOL_PROMPT : すべてのツールの説明の先頭に追加するオプションのテキスト。これは、Claude がツールを正確に選択し、正しく選択されないために重要です。
# Adds "Access to insights apis for ACME Financial Services abc.com . " to the beginning of all tool descriptions docker run -e GLOBAL_TOOL_PROMPT="Access to insights apis for ACME Financial Services abc.com ." ...

要約

これを作成した理由: Swagger OpenAPI ドキュメントのサイズが数百 KB のプライベート API を提供したいからです。

Claude MCPはこれらのファイルサイズを処理する際にエラーが発生します
結果をYAMLに変換しようとしましたが、サイズが小さすぎ、エラーが多く発生しました。失敗しました。
APIカテゴリを指定して、MCPクライアント（Claude Desktop）にグループ別にAPIドキュメントを取得するよう依頼してみましたが、それでも大きすぎて失敗しました。

最終的に、私はこの解決策にたどり着きました:

メモリ内のセマンティック検索を使用して、自然言語で関連する API エンドポイントを検索します (製品のリストなど)
完全なエンドポイントドキュメントを（1つのエンドポイントを1つのチャンクとして保存するように設計したため）100万秒以内に返します（メモリ内にあるため）。

なんと、Claude は完全なパラメータを使用してどの API を呼び出すべきかを知るようになりました。

待ってください。実際の RESTful リクエストを行うには、このサーバーに別のツールを作成する必要があります。「フェッチ」サーバーが単純に機能しないため、その理由をデバッグしたくないのです。

https://github.com/user-attachments/assets/484790d2-b5a7-475d-a64d-157e839ad9b0

技術的なハイライト:

query -> [Embedding] -> FAISS TopK -> OpenAPI docs -> MCP Client (Claude Desktop)
MCP Client -> Construct OpenAPI Request -> Execute Request -> Return Response

特徴

🧠 リモートの OpenAPI JSON ファイルをソースとして使用します。ローカルファイルシステムへのアクセスは不要で、API の変更に伴う更新は不要です。
🔍 最適化された MiniLM-L3 モデルを使用したセマンティック検索 (43MB vs オリジナル 90MB)
🚀 非同期サポートを備えたFastAPIベースのサーバー
🧠 エンドポイントベースのチャンク化 OpenAPI 仕様 (100KB 以上のドキュメントを処理)、エンドポイントのコンテキストが失われない
⚡ エンドポイントを瞬時に検出するインメモリ FAISS ベクトル検索

制限事項

linux/arm/v7 をサポートしていません (Transformer ライブラリでビルドが失敗します)
🐢 Docker イメージを使用していない場合、コールドスタートのペナルティ (モデルの読み込みに約 15 秒)
[廃止] 現在のDockerイメージではモデルのダウンロードが無効になっています。huggingfaceに依存しています。Claude Desktopを読み込む際、モデルのダウンロードに時間がかかります。huggingfaceがダウンしている場合、サーバーは起動しません。
最新のDockerイメージには、事前にダウンロードしたモデルが組み込まれています。問題がある場合は、古いものに戻してください。

マルチインスタンス構成の例

マルチインスタンス設定の例を以下に示します。複数のAPIセットをより柔軟に使用できるように設計しました。

{
  "mcpServers": {
    "finance_openapi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL=https://api.finance.com/openapi.json",
        "-e",
        "MCP_API_PREFIX=finance",
        "-e",
        "GLOBAL_TOOL_PROMPT='Access to insights apis for ACME Financial Services abc.com .'",
        "buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest"
      ]
    },
    "healthcare_openapi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL=https://api.healthcare.com/openapi.json",
        "-e",
        "MCP_API_PREFIX=healthcare",
        "-e",
        "GLOBAL_TOOL_PROMPT='Access to insights apis for Healthcare API services efg.com .",
        "buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest"
      ]
    }
  }
}

この例では、

サーバーは OpenAPI ドキュメントからベース URL を自動的に抽出します。
- 金融APIについてはhttps://api.finance.com
- ヘルスケア API についてはhttps://api.healthcare.com
オプションで、 API_REQUEST_BASE_URL環境変数を使用してベース URL をオーバーライドできます。

{
  "mcpServers": {
    "finance_openapi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL=https://api.finance.com/openapi.json",
        "-e",
        "API_REQUEST_BASE_URL=https://api.finance.staging.com",
        "-e",
        "MCP_API_PREFIX=finance",
        "-e",
        "GLOBAL_TOOL_PROMPT='Access to insights apis for ACME Financial Services abc.com .'",
        "buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest"
      ]
    }
  }
}

クロードデスクトップの使用例

クロードデスクトッププロジェクトプロンプト:

You should get the api spec details from tools financial_api_request_schema

You task is use financial_make_request tool to make the requests to get response. You should follow the api spec to add authorization header:
Authorization: Bearer <xxxxxxxxx>

Note: The base URL will be returned in the api_request_schema response, you don't need to specify it manually.

チャットでは次のことができます:

Get prices for all stocks

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用のスケーラブルな OpenAPI エンドポイント検出と API リクエストツールを自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @baryhuang/mcp-server-any-openapi --client claude

pipの使用

pip install mcp-server-any-openapi

利用可能なツール

サーバーは次のツールを提供します ( {prefix}はMCP_API_PREFIXによって決定されます)。

{プレフィックス}_api_request_schema

インテントに一致するAPIエンドポイントスキーマを取得します。パス、メソッド、パラメータ、レスポンス形式などのエンドポイントの詳細を返します。

入力スキーマ:

{
    "query": {
        "type": "string",
        "description": "Describe what you want to do with the API (e.g., 'Get user profile information', 'Create a new job posting')"
    }
}

{プレフィックス}_make_request

簡素化された実装では失敗する複雑な API で信頼性の高い実行を行うために不可欠です。以下を提供します。

入力スキーマ:

{
    "method": {
        "type": "string",
        "description": "HTTP method (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH)",
        "enum": ["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"]
    },
    "url": {
        "type": "string",
        "description": "Fully qualified API URL (e.g., https://api.example.com/users/123)"
    },
    "headers": {
        "type": "object",
        "description": "Request headers (optional)",
        "additionalProperties": {
            "type": "string"
        }
    },
    "query_params": {
        "type": "object",
        "description": "Query parameters (optional)",
        "additionalProperties": {
            "type": "string"
        }
    },
    "body": {
        "type": "object",
        "description": "Request body for POST, PUT, PATCH (optional)"
    }
}

応答形式:

{
    "status_code": 200,
    "headers": {
        "content-type": "application/json",
        ...
    },
    "body": {
        // Response data
    }
}

Docker サポート

マルチアーキテクチャビルド

公式イメージは 3 つのプラットフォームをサポートしています。

# Build and push using buildx
docker buildx create --use
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 \
  -t buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest \
  --push .

柔軟なツール命名

MCP_API_PREFIXを介してツール名を制御します。

# Produces tools with "finance_api" prefix:
docker run -e MCP_API_PREFIX=finance_ ...

サポートされているプラットフォーム

Linux/amd64
Linux/arm64

オプション 1: ビルド済みイメージを使用する (Docker Hub)

docker pull buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest

オプション2: ローカル開発ビルド

docker build -t mcp-server-any-openapi .

コンテナの実行

docker run \
  -e OPENAPI_JSON_DOCS_URL=https://api.example.com/openapi.json \
  -e MCP_API_PREFIX=finance \
  buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest

主要コンポーネント

EndpointSearcher : 以下を処理するコアクラス:
- OpenAPI仕様の解析
- セマンティック検索インデックスの作成
- エンドポイントドキュメントのフォーマット
- 自然言語クエリ処理
サーバー実装:
- 非同期FastAPIサーバー
- MCPプロトコルのサポート
- ツールの登録と呼び出しの処理

ソースから実行

python -m mcp_server_any_openapi

Claude Desktopとの統合

Claude Desktop 設定で MCP サーバーを構成します。

{
  "mcpServers": {
    "any_openapi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL=https://api.example.com/openapi.json",
        "-e",
        "MCP_API_PREFIX=finance",
        "-e",
        "GLOBAL_TOOL_PROMPT='Access to insights apis for ACME Financial Services abc.com .",
        "buryhuang/mcp-server-any-openapi:latest"
      ]
    }
  }
}

貢献

リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成します（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )
プルリクエストを開く

ライセンス

このプロジェクトは、LICENSE ファイルに含まれる条件に基づいてライセンスされます。

実装ノート

エンドポイント中心の処理: 大規模な仕様で苦労するドキュメントレベルの分析とは異なり、個々のエンドポイントを次のようにインデックスします。
- パス + メソッドを一意の識別子として
- パラメータを考慮した埋め込み
- レスポンススキーマコンテキスト
最適化された仕様処理: 最大 10 MB (約 5,000 エンドポイント) の OpenAPI 仕様を以下を通じて処理します。
- スキーマコンポーネントの遅延読み込み
- パス項目の並列解析
- 選択的埋め込み生成（冗長な記述を省略）

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

このサーバーは、セマンティック検索と高性能処理を使用して OpenAPI エンドポイントのスケーラブルな検出と実行を容易にし、合理化された API 対話のための大規模な仕様処理の制限を克服します。

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