OpenAPI MCP Server

OpenAPI MCP Server

任意の OpenAPI スキーマ定義エンドポイントから MCP サーバーを動的に作成する、Cloudflare Workers ベースのサービスです。このサーバーを使うと、Prompteus、Claude、Cursor などのツールとシームレスに連携できます。

このプロジェクトは、Prompteus のチームが積極的に開発しています。

クイックスタート

1. 依存関係をインストールします：

npm install

2. サービスをローカルで実行します：

npm run dev

サービスは http://localhost:8787 で利用できます。

ホステッドサービス

このサービスの無料ホステッド版を、ベストエフォートで bridge.openapitomcp.com にて提供しています。このサービスは Prompteus チームが保守しており、一般に利用できます。高い可用性の維持に努めていますが、稼働時間やサポートを保証せず、現状有姿で提供している点にご注意ください。

ホステッドサービスを利用するには、以下の例で http://localhost:8787 を https://bridge.openapitomcp.com に置き換えるだけです。

仕組み

このサービスは、MCP クライアントと OpenAPI でドキュメント化された API の間で、ステートレスなプロキシとして動作します。基本的なエンドポイント設定が必要で、URL 内で base64url エンコードされた JSON オブジェクトとして渡します。

例：PetStore API との連携

Swagger のサンプル PetStore API への接続手順を見てみましょう。

• OpenAPI スキーマ：https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json
• API ベース URL：https://petstore3.swagger.io/api/v3

1. 設定ペイロードを作成します：

const payload = {
    schemaUrl: 'https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json',
    baseUrl: 'https://petstore3.swagger.io/api/v3'
};

2. base64url 形式に変換します：

const base64Payload = btoa(JSON.stringify(payload))
    .replace(/=/g, '')
    .replace(/\+/g, '-')
    .replace(/\//g, '_');

3. MCP サーバーの URL を構成します：

http://localhost:8787/mcp/{base64Payload}

設定が完了すると、この MCP サーバーを使って、さまざまなツールから PetStore API を操作できます。利用可能な操作には、次のものがあります。

• ペットの一覧表示
• 新しいペットの追加
• ペット情報の更新
• ペットの削除
• その他…

MCP サーバーは OpenAPI スキーマを自動的に処理し、すべての API 操作に一貫したインターフェイスを提供します。

openapitomcp.com を使用する

利便性のため、設定ペイロードを自動生成するウェブインターフェイスを openapitomcp.com で提供しています。

ツール別の設定

Prompteus

Prompteus は、MCP サーバーとの連携による強力なワークフロー機能を提供します。Call AI Model ノードを介して MCP サーバーを活用する複雑なワークフローを作成できます。

1. Prompteus の MCP Servers ページに移動します
2. Import MCP Server ボタンをクリックします
3. MCP サーバーの URL を入力します（例：https://bridge.openapitomcp.com/mcp/{base64Payload}）
4. Fetch をクリックして、サーバーを検証および初期化します
5. 必要に応じて、複数の MCP サーバーを区別するための Friendly Name を追加します
6. 利用可能なオプションから必要な Tools と Resources を選択します
7. Import をクリックして設定を完了します

Neuron ワークフローで MCP サーバーを使用するには：

1. ワークフローに Call AI Model ノードを追加します
2. ノードの設定で、ドロップダウンから MCP サーバーを選択します
3. 1 つのワークフローで複数の MCP サーバーを選択できます
4. 選択したツールとリソースをワークフローで使用できるようになります

Cursor

1. CTRL/CMD+Shift+J を押して Settings を開きます
2. MCP 設定に移動します
3. 「Add new global MCP server」を選択します
4. 次の設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "linear": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8787/mcp/{base64Payload}"]
    }
  }
}

Visual Studio Code

1. CTRL/CMD+P を押して、「MCP: Add Server」を検索します
2. 「Command (stdio)」を選択します
3. 次の設定を入力します：

npx mcp-remote http://localhost:8787/mcp/{base64Payload}

4. サーバーに名前を付けます（例：「Linear」）
5. 「MCP: List Servers」からサーバーを有効にします

Windsurf

1. CTRL/CMD+, を押して設定を開きます
2. 「Cascade -> MCP servers」に移動します
3. 「Add Server -> Add custom server」を選択します
4. 次の設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "linear": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8787/mcp/{base64Payload}"]
    }
  }
}

Zed

1. CMD+, を押して設定を開きます
2. 次の設定を追加します：

{ 
  "context_servers": {
    "linear": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8787/mcp/{base64Payload}"]
    },
    "settings": {}
  }
}