OpenAPI からモデルコンテキストプロトコル (MCP)

Name: OpenAPI to Model Context Protocol (MCP)
Author: gujord

ライセンス: MIT リポジトリサイズ最終コミット未解決の問題 Pythonバージョン

OpenAPI-MCP プロキシは OpenAPI 仕様を MCP ツールに変換し、AI エージェントがカスタムラッパーなしで外部 API にアクセスできるようにします。

オープンAPI-MCP

AIエージェントと外部API間のギャップを埋める

OpenAPI to Model Context Protocol（MCP）プロキシサーバーは、OpenAPI仕様を標準化されたMCPツール、リソース、プロンプトに動的に変換することで、AIエージェントと外部API間のギャップを埋めます。これにより、カスタムAPIラッパーが不要になり、統合が簡素化されます。

リポジトリ: https://github.com/gujord/OpenAPI-MCP

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Related MCP server: MCP Command Proxy

主な特徴

FastMCP トランスポート: stdio用に最適化されており、一般的な LLM オーケストレーターですぐに使用できます。
OpenAPI 統合: OpenAPI 操作を解析し、呼び出し可能なツールとして登録します。
リソース登録: OpenAPI コンポーネントスキーマを、定義された URI を持つリソースオブジェクトに自動的に変換します。
プロンプト生成: API 操作に基づいてコンテキストプロンプトを生成し、LLM が API を使用するようガイドします。
**OAuth2 サポート:**クライアント資格情報フローを介してマシン認証を処理します。
**JSON-RPC 2.0 サポート:**完全準拠のリクエスト/レスポンス構造。
自動メタデータ: OpenAPI 仕様からツール名、概要、スキーマを取得します。
サニタイズされたツール名: MCP の名前制約との互換性を確保します。
**柔軟なパラメータ解析:**クエリ文字列 (先頭に「?」が付く) と複数の JSON バリエーション (ドットと数値を含むキーを含む) をサポートします。
**強化されたパラメータ処理:**パラメータを正しいデータ型に自動的に変換します。
**拡張ツールメタデータ:**詳細なパラメーター情報と応答スキーマが含まれます。

クイックスタート

インストール

git clone https://github.com/gujord/OpenAPI-MCP.git cd OpenAPI-MCP pip install -r requirements.txt

LLMオーケストレータの構成

Claude Desktop 、 Cursor 、 Windsurfの場合は、以下のスニペットを使用し、それに応じてパスを調整します。

{ "mcpServers": { "petstore3": { "command": "full_path_to_openapi_mcp/venv/bin/python", "args": ["full_path_to_openapi_mcp/src/server.py"], "env": { "SERVER_NAME": "petstore3", "OPENAPI_URL": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json" }, "transport": "stdio" } } }

この構成を次のファイルに適用します。

カーソル: ~/.cursor/mcp.json
ウィンドサーフィン: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Claude デスクトップ: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

full_path_to_openapi_mcp実際のインストールパスに置き換えます。

環境設定

変数	説明	必須	デフォルト
`OPENAPI_URL`	OpenAPI仕様のURL	はい	-
`SERVER_NAME`	MCPサーバー名	いいえ	`openapi_proxy_server`
`OAUTH_CLIENT_ID`	OAuth クライアント ID	いいえ	-
`OAUTH_CLIENT_SECRET`	OAuthクライアントシークレット	いいえ	-
`OAUTH_TOKEN_URL`	OAuthトークンエンドポイントURL	いいえ	-
`OAUTH_SCOPE`	OAuthスコープ	いいえ	`api`

仕組み

**OpenAPI 仕様を解析します。**必要に応じて、 httpxとPyYAMLを使用して OpenAPI 仕様を読み込みます。
操作を登録します。API操作を抽出し、適切な入力および応答スキーマを持つ MCP 互換ツールを生成します。
リソース登録: OpenAPI コンポーネントスキーマを、割り当てられた URI (例: /resource/{name} ) を持つリソースオブジェクトに自動的に変換します。
プロンプト生成: API 操作に基づいてコンテキストプロンプトを作成し、LLM が API の使用状況を理解できるようにします。
**認証:**クライアント資格情報フローによる OAuth2 認証をサポートします。
**パラメータ処理:**パラメータを必要なデータ型に変換し、柔軟なクエリ文字列と JSON 形式をサポートします。
**JSON-RPC 2.0 準拠:**ツールの相互作用のための標準通信プロトコルを保証します。

sequenceDiagram participant LLM as LLM (Claude/GPT) participant MCP as OpenAPI-MCP Proxy participant API as External API Note over LLM, API: Communication Process LLM->>MCP: 1. Initialize (initialize) MCP-->>LLM: Metadata, tools, resources, and prompts LLM->>MCP: 2. Request tools (tools_list) MCP-->>LLM: Detailed list of tools, resources, and prompts LLM->>MCP: 3. Call tool (tools_call) alt With OAuth2 MCP->>API: Request OAuth2 token API-->>MCP: Access Token end MCP->>API: 4. Execute API call with proper formatting API-->>MCP: 5. API response (JSON) alt Type Conversion MCP->>MCP: 6. Convert parameters to correct data types end MCP-->>LLM: 7. Formatted response from API alt Dry Run Mode LLM->>MCP: Call with dry_run=true MCP-->>LLM: Display request information without executing call end

リソースとプロンプト

ツールに加えて、プロキシサーバーは次のものを自動的に登録するようになりました。

リソース: OpenAPI コンポーネントスキーマから派生したリソースオブジェクトは、構造化データ処理のために定義された URI (例: /resource/{name} ) に登録されます。
プロンプト: API 操作に基づいてコンテキストプロンプトが生成され、LLM に使用ガイドが提供され、利用可能なエンドポイントの理解が向上します。

この拡張メタデータは、包括的な API コンテキストを提供することで統合を改善します。

オープンAPI-MCP