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Comment Transformer Votre API en Serveur MCP

Ashley Goolam

Ashley Goolam

25 July 2025

Comment Transformer Votre API en Serveur MCP

Avez-vous déjà souhaité que votre API puisse discuter avec des agents IA comme Claude ou Cursor, transformant vos points de terminaison en outils intelligents et conversationnels ? Eh bien, accrochez-vous, car nous allons voir comment **transformer votre API en serveur MCP** à l'aide de Stainless et d'une spécification OpenAPI. Ce guide conversationnel vous accompagnera tout au long du processus, de la configuration au déploiement, avec un test pour prouver que cela fonctionne. Nous utiliserons le **Model Context Protocol (MCP)** pour rendre votre API compatible avec l'IA, le tout de manière amusante et accessible. Commençons !

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Qu'est-ce qu'un serveur MCP et pourquoi devriez-vous vous en soucier ?

Le **Model Context Protocol (MCP)** est comme une poignée de main universelle pour les systèmes d'IA. C'est une norme basée sur JSON-RPC qui permet aux clients IA (comme Claude Desktop, Cursor ou VS Code Copilot) d'interagir avec votre API en utilisant le langage naturel ou des invites programmables. Un **serveur MCP** agit comme un pont, traduisant les points de terminaison de votre API en outils que les agents IA peuvent comprendre et utiliser.

Pourquoi **transformer votre API en serveur MCP** ? C'est une révolution :

Que vous construisiez une plateforme de paiement, une API de contenu ou un service personnalisé, transformer votre API en **serveur MCP** la rend plus intelligente et plus accessible.

Comment Stainless s'intègre-t-il ?

Stainless est le meilleur ami du développeur pour la création de SDK et maintenant de serveurs MCP à partir de spécifications OpenAPI. Sa fonctionnalité expérimentale de génération de serveur MCP prend votre définition OpenAPI et produit un sous-paquet TypeScript prêt à fonctionner comme un **serveur MCP**. Cela signifie que les points de terminaison de votre API deviennent des outils accessibles à l'IA sans que vous ayez à transpirer. Voyons comment y parvenir !

site officiel de stainless

Transformer votre API en serveur MCP avec Stainless

Prérequis

Avant de nous lancer, assurez-vous d'avoir :

Étape 1 : Tester votre spécification OpenAPI avec Apidog

Avant ou même après avoir transformé votre **spécification OpenAPI** en **serveur MCP**, il serait bon de la tester. Et c'est là qu'**Apidog** est utile ! La plateforme intuitive d'Apidog vous permet d'importer et de tester votre spécification OpenAPI pour vous assurer que les points de terminaison de votre API sont prêts pour l'intégration MCP. Voici comment procéder :

  1. **Visitez Apidog et inscrivez-vous ou connectez-vous** :
bouton

2. **Créez un nouveau projet et importez votre spécification OpenAPI** :

télécharger un fichier

3. **Configurez les paramètres de l'API** :

importation réussie

4. **Ajoutez des points de terminaison et testez** :

construire votre api

Le test avec Apidog garantit la solidité de votre **spécification OpenAPI**, ce qui rend le processus de génération MCP de Stainless plus fluide et votre **serveur MCP** plus fiable.

Étape 2 : Configurer un projet Stainless avec TypeScript

**Créer un projet Stainless** :

créer un nouveau projet

**Activer la génération de serveur MCP** :

ajouter un sdk mcp

Étape 3 : Configurer la génération de serveur MCP

Dans les paramètres de votre projet Stainless, configurez les options du serveur MCP. Créez ou modifiez un fichier de configuration (par exemple, stainless.yaml) avec :

targets:
  typescript:
    package_name: my-org-name
    production_repo: null
    publish:
      npm: false
    options:
      mcp_server:
        package_name: my-org-name-mcp
        enable_all_resources: true

Cela indique à Stainless de générer un sous-paquet de **serveur MCP** qui implémente les points de terminaison de votre API en tant qu'outils accessibles à l'IA.

Étape 4 : Personnaliser l'exposition des points de terminaison et les descriptions des outils

Par défaut, tous les points de terminaison de votre spécification OpenAPI deviennent des outils MCP. Pour personnaliser :

  1. **Sélectionner des points de terminaison spécifiques** :
resources:
  users:
    mcp: true
    methods:
      create:
        mcp: true
  orders:
    methods:
      create:
        mcp: true
        endpoint: post /v1/orders

2. **Affiner les métadonnées de l'outil** :

resources:
  users:
    methods:
      create:
        mcp:
          tool_name: create_user
          description: Crée un nouveau profil utilisateur avec nom et email.

Cela garantit que votre **serveur MCP** n'expose que les points de terminaison que vous souhaitez, avec des descriptions claires et conviviales pour l'IA.

Étape 5 : Gérer les API volumineuses avec le filtrage d'outils et les outils dynamiques

Pour les API avec de nombreux points de terminaison (>50), exposer chacun comme un outil distinct peut surcharger la fenêtre de contexte d'une IA. Utilisez ces stratégies :

  1. **Filtrage d'outils** :
npx -y my-org-mcp --resource=users

2. **Mode outils dynamiques** :

npx -y my-org-mcp --tools=dynamic

Les outils dynamiques permettent à l'IA de découvrir et d'appeler des points de terminaison dynamiquement, réduisant ainsi la surcharge de contexte.

Étape 6 : Construire et publier votre serveur MCP

**Construire le serveur MCP** :

**Publier sur npm** :

npm publish
publier

Étape 7 : Installer et configurer pour les clients MCP

Après la publication, installez votre paquet de serveur MCP localement ou à distance pour l'utiliser avec les clients IA. Pour Claude Desktop :

  1. **Installer le paquet** :
npm install my-org-name-mcp

2. **Configurer Claude Desktop** :

modifier la configuration de claude
{
  "mcpServers": {
    "my_org_api": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "my-org-mcp"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000"
      }
    }
  }
}

3. **Autres clients** :

outils et intégrations de cursor

Étape 8 : Tester votre serveur MCP

Testons votre **serveur MCP** ! Dans Claude Desktop (ou un autre client MCP), essayez cette invite :

alex@example.com

Si votre API a un point de terminaison POST /users (tel que défini dans votre spécification OpenAPI), le **serveur MCP** traduira cette invite en un appel API, créant un utilisateur et renvoyant une réponse comme :

User created: { "name": "Alex", "email": "alex@example.com", "id": "123" }

Cela confirme que votre **serveur MCP** fonctionne et est prêt pour les interactions pilotées par l'IA.

Conseils de dépannage

Meilleures pratiques pour les serveurs MCP

Conclusion

Et c'est tout ! Vous venez d'apprendre à **transformer votre API en serveur MCP** à l'aide de **Stainless**, transformant votre spécification OpenAPI en une centrale compatible avec l'IA. De la configuration des points de terminaison au test avec une invite de création d'utilisateur, ce guide facilite le pont entre votre API et les agents IA comme Claude ou Cursor. Que vous amélioriez un petit projet ou que vous mettiez à l'échelle une API de production, le **serveur MCP** est votre ticket pour des intégrations plus intelligentes et conversationnelles.

Prêt à essayer ? Prenez votre spécification OpenAPI, lancez Stainless et laissez votre API briller dans le monde de l'IA.

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