MCP-OpenAPIの特長 Server は、AI エージェントが既存の API エンドポイントをモデルコンテキストプロトコル (MCP) で発見し、やり取りできるブリッジです。 適切なタイピング、認証、および選択的なエンドポイントの露出を持つ MCP ツールとして OpenAPI 定義されたサービスを公開することで、カスタム ツール開発を必要としないクラウドベースの AI エージェントと外部サービス間の統合を簡素化します。

多くのMCPの実装は、ローカルの統合とコマンドラインツールに依存していますが、このプロジェクトは、マルチテナントのサーバーサイドアーキテクチャを有効にするために、SSE輸送に焦点を当てています。

#誰がこのために?

• ** API プロバイダー**: OpenAPI サービスを API を再構築したり、カスタム MCP ツールを作成したりすることなく、AI エージェントに簡単に拡張できます。 プラットフォームとのAI統合を可能にしたいSaaS企業に最適です。

-AIエージェント開発者: サーバサイドのエージェントを複数の外部サービスに接続し、適切にタイプされた引数を使用します。 Zendesk、Stripeなどのシステムとシームレスにやりとりできるアシスタントの構築に最適です.

MCP-OpenAPI Server

MCP-OpenAPI Server is a bridge that enables AI agents to discover and interact with your existing API endpoints through the Model Context Protocol (MCP). By exposing OpenAPI-defined services as MCP tools with proper typing, authentication, and selective endpoint exposure, it simplifies integration between cloud-based AI agents and external services without requiring custom tool development.

While many MCP implementations rely on stdiofor local integrations and command-line tools, this project focuses on SSE transport to enable a multi-tenant server-side architecture.

Who is This For?

• API Providers: Easily expose your OpenAPI services to AI agents without rebuilding APIs or creating custom MCP tools. Perfect for SaaS companies wanting to enable AI integration with their platform.

• AI Agent Developers: Connect your server-side agents to multiple external services with properly typed arguments. Ideal for building assistants that can seamlessly interact with systems like Zendesk, Stripe, and other APIs.

• Enterprise Integration Teams: Create standardized access patterns for AI agents to interact with your internal systems while maintaining proper authentication and permissions.

• Prototype Developers: Quickly test AI-API interactions before investing in a dedicated MCP implementation, helping identify improvements to your API structure and documentation.

Key Features

• SSE Transport: This server leverages the SSE transport for MCP (rather than Stdio) so it works well for multiple agent clients.
  • Each OpenAPI server is available at a separate route //sse (e.g., https://my-mcp-server/stripe/sse).
• Selective Route Exposure: Expose only the routes/tools you want for your agents to be aware of, using a regex on the route.
• Authentication Forwarding: Share the same MCP tools across multiple users by forwarding the appropriate authorization headers and/or query parameters.
• Type Safety: Tools are generated with typed arguments based on the OpenAPI schema.
  • JSON bodies and parameters are converted appropriately with supported for nested objects and more complex schemas.

Running

Start the Server

Define your servers in servers.yaml following the structure in servers.yaml.example and:

servers:
  - namespace: stripe
    # Forward the Authorization header to the Stripe API
    forward_headers:
      - Authorization
    name: Stripe API
    url: https://raw.githubusercontent.com/stripe/openapi/refs/heads/master/openapi/spec3.yaml
    base_url: https://api.stripe.com
    # Select which API paths to expose over MCP. Each matching path will become a tool with arguments
    # from the query parameters or the JSON body.
    # For example, we're only exposing the endpoints to GET/POST a customer.
    paths:
      - /v1/customers$

  - namespace: zendesk