MCP-OpenAPI Сервер - это мост, который позволяет агентам ИИ обнаруживать и взаимодействовать с существующими конечными точками API через протокол Model Context Protocol (MCP). Разоблачая сервисы, определяемые OpenAPI, как инструменты MCP с правильной типизацией, аутентификацией и селективным воздействием на конечные точки, он упрощает интеграцию между агентами ИИ на основе облачных вычислений и внешними службами, не требуя разработки пользовательских инструментов.

В то время как многие реализации MCP полагаются на стио для локальных интеграций и инструментов командной строки, этот проект фокусируется на транспорте SSE для обеспечения многопользовательской архитектуры на стороне сервера.

Для кого это?

Поставщики API: Легко предоставляйте свои услуги OpenAPI агентам ИИ без восстановления API или создания пользовательских инструментов MCP. Идеально подходит для SaaS-компаний, которые хотят интегрировать ИИ со своей платформой.

** Разработчики агентов**: Подключите агентов на стороне сервера к нескольким внешним службам с правильно набранными аргументами. Идеально подходит для создания помощников, которые могут легко взаимодействовать с такими системами, как Zendesk, Stripe и другими API.

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