OpenAPI에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로

라이센스: MIT 레포 크기 마지막 커밋 미해결 문제 파이썬 버전

OpenAPI-MCP 프록시는 OpenAPI 사양을 MCP 도구로 변환하여 AI 에이전트가 사용자 정의 래퍼 없이 외부 API에 액세스할 수 있도록 합니다!

오픈API-MCP

AI 에이전트와 외부 API 간의 격차 해소

OpenAPI to Model Context Protocol(MCP) 프록시 서버는 OpenAPI 사양을 표준화된 MCP 도구 , 리소스 및 프롬프트 로 동적으로 변환하여 AI 에이전트와 외부 API 간의 격차를 해소합니다. 이를 통해 맞춤형 API 래퍼가 필요 없어 통합이 간소화됩니다.

저장소: https://github.com/gujord/OpenAPI-MCP

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Related MCP server: MCP Command Proxy

주요 특징

FastMCP Transport: stdio 에 최적화되어 있으며, 인기 있는 LLM 오케스트레이터와 함께 바로 사용할 수 있습니다.
OpenAPI 통합: OpenAPI 작업을 구문 분석하고 호출 가능한 도구로 등록합니다.
리소스 등록: OpenAPI 구성 요소 스키마를 정의된 URI가 있는 리소스 객체로 자동 변환합니다.
프롬프트 생성: LLM이 API를 사용하도록 안내하기 위해 API 작업을 기반으로 상황에 맞는 프롬프트를 생성합니다.
OAuth2 지원: 클라이언트 자격 증명 흐름을 통해 머신 인증을 처리합니다.
JSON-RPC 2.0 지원: 완벽하게 호환되는 요청/응답 구조입니다.
자동 메타데이터: OpenAPI 사양에서 도구 이름, 요약 및 스키마를 파생합니다.
정리된 도구 이름: MCP 이름 제약 조건과의 호환성을 보장합니다.
유연한 매개변수 구문 분석: 쿼리 문자열(앞에 "?"가 있음)과 다양한 JSON 변형(점과 숫자 값이 포함된 키 포함)을 지원합니다.
향상된 매개변수 처리: 매개변수를 올바른 데이터 유형으로 자동 변환합니다.
확장된 도구 메타데이터: 자세한 매개변수 정보와 응답 스키마가 포함되어 있습니다.

빠른 시작

설치

지엑스피1

LLM 오케스트레이터 구성

Claude Desktop , Cursor , Windsurf 의 경우 아래 스니펫을 사용하고 경로를 적절히 조정하세요.

{ "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" } } }

다음 파일에 이 구성을 적용하세요.

커서: ~/.cursor/mcp.json
윈드서핑: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Claude 데스크톱: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

full_path_to_openapi_mcp 실제 설치 경로로 바꾸세요.

환경 구성

변하기 쉬운	설명	필수의	기본
`OPENAPI_URL`	OpenAPI 사양에 대한 URL	예	-
`SERVER_NAME`	MCP 서버 이름	아니요	`openapi_proxy_server`
`OAUTH_CLIENT_ID`	OAuth 클라이언트 ID	아니요	-
`OAUTH_CLIENT_SECRET`	OAuth 클라이언트 비밀번호	아니요	-
`OAUTH_TOKEN_URL`	OAuth 토큰 엔드포인트 URL	아니요	-
`OAUTH_SCOPE`	OAuth 범위	아니요	`api`

작동 원리

OpenAPI 사양 구문 분석: 필요한 경우 httpx 및 PyYAML 사용하여 OpenAPI 사양을 로드합니다.
등록 작업: API 작업을 추출하고 적절한 입력 및 응답 스키마를 사용하여 MCP 호환 도구를 생성합니다.
리소스 등록: OpenAPI 구성 요소 스키마를 할당된 URI(예: /resource/{name} )를 사용하여 리소스 개체로 자동 변환합니다.
프롬프트 생성: LLM이 API 사용법을 이해하도록 돕기 위해 API 작업을 기반으로 상황에 맞는 프롬프트를 생성합니다.
인증: 클라이언트 자격 증명 흐름을 통해 OAuth2 인증을 지원합니다.
매개변수 처리: 매개변수를 필요한 데이터 유형으로 변환하고 유연한 쿼리 문자열 및 JSON 형식을 지원합니다.
JSON-RPC 2.0 준수: 도구 상호작용을 위한 표준 통신 프로토콜을 보장합니다.

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

리소스 및 프롬프트

도구 외에도 프록시 서버는 이제 다음을 자동으로 등록합니다.

리소스: OpenAPI 구성 요소 스키마에서 파생된 리소스 개체는 구조화된 데이터 처리를 위해 정의된 URI(예: /resource/{name} )로 등록됩니다.
프롬프트: API 작업을 기반으로 상황에 맞는 프롬프트가 생성되어 LLM에 사용 지침을 제공하고, 사용 가능한 엔드포인트에 대한 이해를 높입니다.

이 확장된 메타데이터는 포괄적인 API 컨텍스트를 제공하여 통합을 개선합니다.

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