Создавайте удобные для ИИ интерфейсы из существующих спецификаций Swagger/OpenAPI. Этот инструмент преобразует API в формат протокола управления моделями (MCP), используемый для управления инструментами и средами с помощью больших языковых моделей.

Обзор

Этот инструмент преобразует спецификации OpenAPI / Swagger в формат протокола управления моделями (MCP), что позволяет легко создавать агенты ИИ, которые могут взаимодействовать с вашими API.

Проектная структура

Это монорепо, содержащее две упаковки:

• [[Т0]]: Основной инструмент OpenAPI-to-MCP CLI и библиотека
• [[Т1]]: Веб-приложение для тестирования инструмента в вашем браузере

Особенности

Создание универсального mcp.json из файлов OpenAPI/Swagger

• схема автоматического извлечения состояния из подходящих конечных точек GET Экспорт в несколько форматов: Быстрые инструкции с государственной информацией Шаблоны действий JSON с действиями GetState Схемы функций с функцией getState (OpenAI совместимы) MCP-сервер TypeScript совместим с Claude Desktop Стандартный исполнитель для взаимодействия API (LangChain/Web) Plug-and-play обработчик файлов с README
• Инструменты LangChain с argsSchema и инструментарий

OpenAPI-to-MCP

Generate AI-friendly interfaces from your existing Swagger/OpenAPI specs.
This tool converts APIs into Model Control Protocol (MCP) format — used to control tools and environments via large language models.

Overview

This tool converts OpenAPI/Swagger specifications into Model Control Protocol (MCP) format, making it easy to create AI agents that can interact with your APIs.

Project Structure

This is a monorepo containing two packages:

• packages/core: The main OpenAPI-to-MCP CLI tool and library
• packages/playground: A web application for testing the tool in your browser

Features

• 📥 Generate universal mcp.json from OpenAPI/Swagger files
• 🔄 Auto-extract state schema from suitable GET endpoints
• 📤 Export to multiple formats:
  • 📜 Prompt instructions with state information
  • 🧱 JSON action templates with getState action
  • 🔧 Function schemas with getState function (OpenAI compatible)
  • 🚀 MCP server TypeScript file compatible with Claude Desktop
  • 🔌 Standalone executor for API interaction (LangChain/Web compatible)
  • 📂 Plug-and-play handler files with README
  • 🔗 LangChain tools with argsSchema and toolloader
  • 🔌 OpenAI plugin manifest with deployment instructions
• 🧪 Simulation mode for testing without backend changes

Use Cases

• Build Claude Desktop-compatible tools in seconds — Generate an MCP server that works directly with Claude
• Turn any OpenAPI spec into LangChain/AutoGPT tools — Use the executor or LangChain tools for AI interfaces in any framework
• Power AI interfaces for existing microservices — No backend changes required, works with existing APIs
• Create ChatGPT plugins effortlessly — Generate OpenAI plugin manifests with proper schemas
• Prototype AI agents with minimal setup — Use simulation mode to test AI interaction with your API
• Create custom handler logic — Extend handlers with preprocessing, caching, or business logic

Installation

# Install globally
npm install -g openapi-to-mcp

# Or use directly with npx
npx openapi-to-mcp 

Usage

# Basic usage - generates all outputs
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml

# Specify output directory
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml -o ./custom-output

# Generate only specific formats
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml --prompt --functions

# Generate MCP server for Claude Desktop
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml --server --api-url https://your-api.com

# Generate standalone executor for any framework
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml --executor --api-url https://your-api.com

# Generate individual handler files for customization
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml --handlers --api-url https://your-api.com

# Generate LangChain tools for your API
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml --langchain --api-url https://your-api.com

# Generate OpenAI plugin manifest files
openapi-to-mcp path/to/swagger.yaml --openai-plugin --api-url https://your-api.com