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Mcp Api Client

Mcp Api Client

ローカル
github.com/molavec開発ツール769 週間前に更新

Mcp Api Client について

Mcp Api Clientは、YAMLのエンドポイント定義からMCPツールとfetch APIを生成し、外部APIを呼び出すMCPサーバーです。独自のクライアントコードを書かずにAPIを設定したい連携やプロトタイプ向けです。

主な機能

  1. 01YAMLで複数のエンドポイントを定義
  2. 02設定からMCPツールを生成
  3. 03設定からMCP fetch APIを生成
  4. 04GETやPOSTなどのHTTPメソッドに対応
  5. 05パスとクエリパラメーターを検出
  6. 06APIヘッダーを設定

活用シーン

  1. 01AIモデルを外部APIに接続
  2. 02自動化WebhookをMCP経由で接続
  3. 03YAMLでAPIワークフローを試作
  4. 04複数APIを単一のMCPインターフェースで公開

MCP 対応

YAMLのAPI定義を読み込み、設定したAPI呼び出しをMCPツールとfetch APIとしてMCPクライアントに公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"api-client": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-client"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y mcp-api-client

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmmcp-api-client

ツール

7

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

MCP API Client(ベータ版)

YAML 設定ファイルを使用して API を呼び出すModel Context Protocol(MCP)サーバーです。

シンプルな YAML 設定ファイルを使って API に接続できます!🤩

こんな方に最適です:#lazy-programmers #nocode #lowcode #ai-integrators #automation #api-gateway #data-pipelines #rapid-prototyping #llm-integration #makers

プログラミング言語を使って高度な API 呼び出しスキルを身につけていない方や、MCP を使ってAI モデルを API にすばやく接続する方法をお探しの方に、この MCP はぴったりです💖

🎬▶️ 使用例の動画😉✨

付属のテストサーバーと Claude を使った動画をご覧ください

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ko-fi

特長
  • YAML を使って複数の API エンドポイントを設定
  • YAML 設定ファイルから MCP ツールを自動作成
  • YAML 設定ファイルから MCP fetch API を自動作成
  • すべての HTTP メソッド(GET、POST、PATCH、PUT、DELETE)に対応 [✨一部対応✨]
    • [✅] パラメーターなしの GET API
    • [✅] クエリパラメーター付きの GET API
    • [✅] パスパラメーター付きの GET API
    • [✅] POST API
    • [✅] パスパラメーター付きの PATCH API
    • [✅] PUT API(
    • [✅] パスパラメーター付きの DELETE API
  • API ヘッダーを設定 [✨動作中✨]
  • API トークンを設定 [✨ 🫣🔴近日公開✨]
  • 機密データの環境変数展開 [✨ 🫣🔴近日公開✨]
  • URL から PATH パラメーターを自動検出(例:/users/{id})[✨動作中✨]
  • URL から QUERY パラメーターを自動検出(例:/users?page={page}&limit={limit}) [✨動作中✨]
  • プロジェクトで特定の API を設定することで、使用するプロンプトトークンを削減
  • ……そして何より、LLM をあらゆる API に接続して、人類のために数え切れないほどの時間を節約できます👏😎😉
ユースケース
  • N8N、Make.com、Zapier の Webhook に接続:他のプラットフォームのアクションを、自動化ツールや統合ツールに接続して実行します。
  • AI モデルの統合:カスタムコードを作成せずに、LLM やその他の AI モデルを外部 API にすばやく接続し、データの取得、拡充、アクションの実行を行います。
  • ラピッドプロトタイピング:YAML 設定を使って API ワークフローを構築・テストできます。ハッカソン、デモ、概念実証プロジェクトに最適です。
  • ノーコード/ローコードの自動化:シンプルな YAML ファイルと環境変数を使って、開発者以外の方も API を安全に定義して呼び出せるようにします。
  • データパイプライン:MCP ツールのモジュール性と再利用性を活用し、ETL やデータ処理パイプラインの一部として API 呼び出しをオーケストレーションします。
  • API ゲートウェイ:複数のバックエンド API を統一された MCP インターフェース経由で公開し、後続の利用者との統合を簡素化します。
  • 安全な API アクセス:環境変数でシークレットやトークンを管理し、機密データがソースコードや YAML ファイルに含まれないようにします。

はじめに

  1. デフォルトの api.yaml を取得します。
npx -y mcp-api-client --init
  1. デフォルトの api.yaml は、Express のテストサーバー test/server.js でテストできます。別のターミナルで実行してください。
npx -y mcp-api-client --test-server
  1. エージェントの設定ファイルに MCP を追加します。
  • Claude Client の設定ファイルの例:
"mcp": {
    "servers": {
      "mcp-api-client": {
          "command": "npx",
          "args": [
              "-y",
              "mcp-api-client",
              "path-to-api.yaml"
          ]
      },
    }
  }

  • Visual Studio Code の設定ファイルの例:
"mcp": {
    "servers": {
      "mcp-api-client": {
          "command": "npx",
          "args": [
              "-y",
              "mcp-api-client",
              "path-to-api.yaml"
          ]
      },
    }
  }

  1. さっそく質問してみましょう!

MCP クライアントで Claude LLM に質問

YAML 設定ファイル

各 API YAML ファイルには、MCP 情報を含むグローバルメタデータを記述できます。

metadata: General information about the API set

さらに、API エンドポイント定義のリストも記述できます。

apis: A list of API endpoint definitions. Each endpoint should have
API YAML 設定ファイルの例
metadata:
  name: API Examples
  version: 1.0.0
  description: This file contains examples of various API endpoints for testing purposes.

apis:
  - name: getUser
    url: https://api.example.com/users/{id}
    method: GET
    content:
      headers:
        Accept: application/json
  
  - name: createUser
    url: https://api.example.com/users
    method: POST
    api-token: ${API_TOKEN}
    content:
      headers:
        Content-Type: application/json
      body:
        name: string
        email: string
  ...

メタデータ、すべての HTTP メソッド、パラメーターの種類を含む完全な例については、public/apis.yaml をご覧ください。

.env の API_TOKEN(まだテストされていません!)

API トークン用の .env ファイルを作成します。

API_TOKEN=your_api_token_here

バグと要望

https://github.com/molavec/mcp-api-client/issues

貢献

  1. リポジトリをフォークします
  2. 機能ブランチを作成します
  3. 変更をコミットします
  4. ブランチにプッシュします
  5. 新しいプルリクエストを作成します

ライセンス

MIT

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。