API を MCP サーバーに変える方法

あなたのAPIがClaudeやCursorのようなAIエージェントとチャットし、エンドポイントをスマートで会話型のツールに変えることができたらと思ったことはありませんか？さあ、シートベルトを締めてください。StainlessとOpenAPI仕様を使って、APIをMCPサーバーに変える方法を深く掘り下げていきます。この会話形式のガイドでは、セットアップからデプロイメントまで、動作を証明するテストを交えながらプロセスを説明します。あなたのAPIをAIフレンドリーにするために、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を楽しく、親しみやすい方法で使用します。さあ、始めましょう！

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MCPサーバーとは何か、そしてなぜ気にする必要があるのか？

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIシステムにとって普遍的な握手のようなものです。これはJSON-RPCベースの標準で、AIクライアント（Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilotなど）が自然言語やプログラム可能なプロンプトを使ってAPIと対話できるようにします。MCPサーバーはブリッジとして機能し、APIのエンドポイントをAIエージェントが理解し使用できるツールに変換します。

なぜAPIをMCPサーバーに変えるのでしょうか？それは状況を一変させます。

AIによる対話：「ユーザーデータを取得」や「新しい注文を作成」のようなシンプルなプロンプトで、AIエージェントがAPIを呼び出せるようにします。
簡単な自動化：Stainlessは、OpenAPI仕様からMCPサーバーを最小限のコーディングで生成し、プロセスを自動化します。
スケーラビリティ：ローカル開発ツールから本番レベルのアプリケーションまで、複数のAIクライアントにAPIを公開します。
開発者フレンドリー：APIを書き直す必要はありません。MCPレイヤーを追加するだけで、AIに重い作業を任せられます。

支払いプラットフォーム、コンテンツAPI、またはカスタムサービスを構築しているかどうかにかかわらず、APIをMCPサーバーに変えることで、よりスマートでアクセスしやすくなります。

Stainlessはどのように関与するのか？

Stainlessは、OpenAPI仕様からSDK、そして今ではMCPサーバーを作成するための開発者の親友です。その実験的なMCPサーバー生成機能は、OpenAPI定義を受け取り、MCPサーバーとしてすぐに使えるTypeScriptサブパッケージを出力します。これにより、APIのエンドポイントが苦労することなくAIからアクセス可能なツールになります。その方法を見てみましょう！

Stainlessを使ってAPIをMCPサーバーに変える

前提条件

始める前に、以下が揃っていることを確認してください。

OpenAPI仕様：API用の有効なOpenAPI（Swagger）ファイル（例：openapi.yamlまたはopenapi.json）。
Stainlessアカウント：stainless.comでサインアップしてプロジェクトを作成します。
Apidogアカウント：OpenAPI仕様のテスト用（https://apidog.com/にアクセス）。
Node.js 20+：ローカルテストおよびMCPサーバーの実行用（nodejs.org/en/download）。
npm：Node.jsに付属するパッケージ管理ツール。
MCP互換クライアント：テスト用のClaude Desktop、Cursor、またはVS Code Copilot。
APIキー：APIに認証が必要な場合は、APIキーを用意してください。

ステップ1：ApidogでOpenAPI仕様をテストする

OpenAPI仕様をMCPサーバーに変える前でも後でも、テストを行うことは非常に重要です。そこで役立つのがApidogです！Apidogの直感的なプラットフォームでは、OpenAPI仕様をインポートしてテストし、APIのエンドポイントがMCP統合の準備ができていることを確認できます。手順は以下の通りです。

Apidogにアクセスしてサインアップまたはサインインする：

アカウントをお持ちの場合は、サインイン（右上）をクリックしてください。アカウントをお持ちでない場合は、プロンプトに従ってサインアップして作成してください。

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2. 新しいプロジェクトを作成し、OpenAPI仕様をインポートする：

サインイン後、ダッシュボードでプロジェクトを作成をクリックします。
プロジェクト作成ページで、インポートをクリックします。
OpenAPIファイルのURL（例：https://my-api.com/openapi.yaml）を入力するか、またはファイルをアップロードをクリックして、ローカルのopenapi.yamlまたはopenapi.jsonを選択します。

Apidogはファイルを解析し、あなたのアカウントに新しいAPIを生成します（複雑な仕様の場合、数分かかることがあります）。

3. API設定を構成する：

インポートが成功すると、設定ページに移動します。APIの名前、説明、認証要件（例：APIキーやOAuth）をカスタマイズします。

4. エンドポイントを追加してテストする：

Apidogのインターフェースを使用して、エンドポイントとドキュメントを追加または編集します。
MCPサーバーを生成する前に、Apidogで直接エンドポイントをテストし、期待通りに動作することを確認します。

Apidogでのテストは、OpenAPI仕様が堅牢であることを保証し、Stainless MCP生成プロセスをよりスムーズにし、MCPサーバーをより信頼性の高いものにします。

ステップ2：TypeScriptでStainlessプロジェクトをセットアップする

Stainlessプロジェクトを作成する：

stainless.comにログインし、新しいプロジェクトを作成します。
OpenAPI仕様（YAMLまたはJSON）をアップロードして、APIのエンドポイントを定義します。
ターゲット言語としてTypeScriptを選択します（MCPサーバーの生成にはTypeScriptが必要ですが、従来のnodeターゲットもサポートされています）。

MCPサーバーの生成を有効にする：

プロジェクトのSDKを追加セクションで、MCPサーバーを選択して生成を有効にします。
これにより、プロジェクトのpackages/mcp-serverの下にサブパッケージが作成されます。

ステップ3：MCPサーバーの生成を構成する

Stainlessプロジェクトの設定で、MCPサーバーのオプションを構成します。設定ファイル（例：stainless.yaml）を作成または編集し、以下を追加します。

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

package_name：MCPサーバーパッケージの名前を付けます（デフォルトではSDK名に-mcpが付加されます）。
enable_all_resources: true：デフォルトですべてのAPIエンドポイントをMCPツールとして公開します。

これにより、StainlessはAPIのエンドポイントをAIからアクセス可能なツールとして実装するMCPサーバーのサブパッケージを生成するように指示されます。

ステップ4：エンドポイントの公開とツールの説明をカスタマイズする

デフォルトでは、OpenAPI仕様のすべてのエンドポイントがMCPツールになります。カスタマイズするには：

特定のエンドポイントを選択する：

enable_all_resources: falseを設定し、特定のリソースまたはメソッドを有効にします。

resources:
  users:
    mcp: true
    methods:
      create:
        mcp: true
  orders:
    methods:
      create:
        mcp: true
        endpoint: post /v1/orders

2. ツールメタデータを微調整する：

AIとのより良い対話のために、ツール名と説明をカスタマイズします。

resources:
  users:
    methods:
      create:
        mcp:
          tool_name: create_user
          description: Creates a new user profile with name and email.

これにより、MCPサーバーは必要なエンドポイントのみを、明確でAIフレンドリーな説明とともに公開します。

ステップ5：ツールフィルタリングと動的ツールで大規模APIを処理する

多くのエンドポイント（50以上）を持つAPIの場合、それぞれを個別のツールとして公開すると、AIのコンテキストウィンドウを圧倒する可能性があります。以下の戦略を使用してください。

ツールフィルタリング：

リソース、操作タイプ（例：読み取り/書き込み）、またはカスタムタグによって、実行時にツールをフィルタリングします。

npx -y my-org-mcp --resource=users

2. 動的ツールモード：

動的ツールを有効にすると、list_api_endpoints、get_api_endpoint_schema、invoke_api_endpointの3つのメタツールが公開されます。これにより、大規模なAPIとの対話が簡素化されます。

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

動的ツールを使用すると、AIはエンドポイントを動的に発見して呼び出すことができ、コンテキストの過負荷を軽減します。

ステップ6：MCPサーバーを構築して公開する

MCPサーバーを構築する：

SDKを構築すると、Stainlessはpackages/mcp-serverにMCPサーバーを生成します。
Stainlessプロジェクトでビルドコマンドを実行します（詳細については、プロジェクトのREADME.mdを確認してください）。

npmに公開する：

Stainlessの設定で本番リポジトリを構成します。
MCPサーバーを個別のnpmパッケージとして公開します（例：my-org-name-mcp）。

npm publish

ステップ7：MCPクライアントのインストールと設定

公開後、AIクライアントで使用するためにMCPサーバーパッケージをローカルまたはリモートにインストールします。Claude Desktopの場合：

パッケージをインストールする：

ローカルでテストする場合は、packages/mcp-serverに移動し、README.mdの指示に従ってください。
リモートで使用する場合は、npm経由でインストールします。

npm install my-org-name-mcp

2. Claude Desktopを設定する：

claude_desktop_config.jsonを開きます（macOS: ~/Library/Application Support/Claude、Windows: %APPDATA%\Claude）。

以下を追加します。

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

my-org-mcpをパッケージ名に、MY_API_KEYをAPIキーに置き換えます。
保存してClaude Desktopを再起動します。

3. その他のクライアント：

CursorまたはVS Code Copilotの場合、それぞれの設定（例：VS Codeのsettings.jsonまたはCursorのツールと統合パネル）に同じ設定を追加します。

ステップ8：MCPサーバーをテストする

あなたのMCPサーバーをテストしてみましょう！Claude Desktop（または他のMCPクライアント）で、このプロンプトを試してください。

alex@example.com

APIにPOST /usersエンドポイント（OpenAPI仕様で定義されている）がある場合、MCPサーバーはこのプロンプトをAPI呼び出しに変換し、ユーザーを作成して次のような応答を返します。

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

これにより、MCPサーバーが機能しており、AI駆動の対話の準備ができていることが確認されます。

トラブルシューティングのヒント

ビルドエラー？ OpenAPI仕様が有効であり、StainlessプロジェクトでTypeScriptが有効になっていることを確認してください。
クライアントが接続しない？ MCP設定のパッケージ名とAPIキーを確認し、クライアントを再起動してください。
プロンプトが機能しない？ エンドポイントの設定を確認し、プロンプトされたアクションが公開されているツールと一致していることを確認してください。
コンテキストの過負荷？ 動的ツールモードを有効にするか、大規模APIのリソースをフィルタリングしてください。

MCPサーバーのベストプラクティス

ツールを絞り込む：コンテキストの肥大化を避けるため、AIが必要とするエンドポイントのみを公開します。
明確な説明：プロンプトの精度を向上させるために、LLMフレンドリーなツールの説明を記述します。
大規模APIには動的ツールを使用する：メタツールで大規模APIを簡素化し、コンテキストスペースを節約します。
安全な認証：本番環境ではAPIキーに環境変数またはOAuthを使用します。
まずローカルでテストする：npmに公開する前に、README.mdの指示に従ってテストします。

結論

これで完了です！あなたはStainlessを使用してAPIをMCPサーバーに変える方法を学び、OpenAPI仕様をAI対応の強力なものに変えました。エンドポイントの設定からユーザー作成プロンプトによるテストまで、このガイドはAPIとClaudeやCursorのようなAIエージェントを簡単に連携させる方法を示しました。小規模なプロジェクトを強化する場合でも、本番APIをスケールアップする場合でも、MCPサーバーはよりスマートで会話型の統合を実現するための鍵となります。

試す準備はできましたか？OpenAPI仕様を手に入れ、Stainlessを起動し、AIの世界であなたのAPIを輝かせましょう。

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