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既存の API を MCP サーバーに変換する

多くのチームは OpenAPI 3.0+ で定義された REST API をすでに運用しています。サーバーフレームワークで一から書き直す代わりに、上流 API へリクエストをプロキシしつつ AI アシスタントとは Model Context Protocol (MCP) で通信できる、薄い MCP ラッパーを自動生成できます。

これらのジェネレーターは 既存サービス を対象としており、フレームワーク比較 は 新規にサーバーを構築 するケースにフォーカスしています。

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利用可能なジェネレーター

openapi-mcp-generator

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クイックスタート（stdio の例）

# グローバルインストール
npm i -g openapi-mcp-generator

# OpenAPI ファイルから stdio モードの MCP サーバーを生成
openapi-mcp-generator \
  --input ./petstore.json \
  --output ./petstore-mcp

cd petstore-mcp && npm install && npm start

CLI は次の処理を行います:

1. OpenAPI ドキュメントを解析
2. @modelcontextprotocol/sdk を用いた型安全な TypeScript プロジェクトを生成
3. 検証用に Zod スキーマを生成
4. stdio エントリポイント（オプションで web / streamable-http）を作成
5. 簡易 HTML クライアントを同梱

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自動生成サーバーを選ぶべきケース

• 既存の レガシー REST API をすばやく AI と連携させたい
• バックエンドチーム が MCP の詳細を学習する時間を取りたくない
• プロトタイピング で複数マイクロサービスを短時間で公開したい
• 一貫性 — OpenAPI と MCP の定義を常に同期させたい

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主な機能

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制限と注意点

LLM の専門家（例: David Cramer）は、OpenAPI-as-MCP 的な安易な変換には次の問題があると指摘しています:

• ツール過多: エンドポイントが数十〜数百あると、類似した名前のツールを LLM が誤選択しがちです。
• パラメータ過多: REST エンドポイントは任意パラメータが多く、UI コンテキスト無しでモデルが入力値を決定しなければなりません。
• コンテキスト容量: 一部モデルはツール説明を ~1kB に制限しており、詳細なドキュメントは切り捨てられます。
• レスポンスの冗長さ: UUID やネストが深い JSON はモデルには解釈しづらい。
• 抽象度のミスマッチ: 優れた MCP ツールは「#sales へメッセージを送る」など 意図に近い 操作単位で設計されるべきです。

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参考リンク

• GitHub: harsha-iiiv/openapi-mcp-generator
• NPM: openapi-mcp-generator