เปลี่ยน API เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP: วิธีทำ

เคยไหมที่อยากให้ API ของคุณสามารถสนทนากับเอเจนต์ AI อย่าง Claude หรือ Cursor ได้ เปลี่ยนปลายทางของคุณให้เป็นเครื่องมือสนทนาอัจฉริยะ? ถ้าอย่างนั้นเตรียมตัวให้พร้อม เพราะเรากำลังจะเจาะลึกถึงวิธี เปลี่ยน API ของคุณให้เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยใช้ Stainless และ OpenAPI spec คู่มือสนทนานี้จะนำคุณเข้าสู่กระบวนการตั้งแต่การตั้งค่าไปจนถึงการนำไปใช้งาน พร้อมการทดสอบเพื่อพิสูจน์ว่ามันใช้งานได้จริง เราจะใช้ Model Context Protocol (MCP) เพื่อทำให้ API ของคุณเป็นมิตรกับ AI ทั้งหมดนี้ในวิธีที่สนุกและเข้าถึงง่าย มาเริ่มกันเลย!

💡

ต้องการเครื่องมือทดสอบ API ที่ยอดเยี่ยมที่สร้าง เอกสารประกอบ API ที่สวยงามหรือไม่?

ต้องการแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับทีมพัฒนาของคุณเพื่อทำงานร่วมกันด้วย ประสิทธิภาพสูงสุดหรือไม่?

Apidog ตอบสนองทุกความต้องการของคุณ และ แทนที่ Postman ในราคาที่ย่อมเยากว่ามาก!

button

MCP Server คืออะไร และทำไมคุณถึงควรสนใจ?

Model Context Protocol (MCP) เปรียบเสมือนการจับมือสากลสำหรับระบบ AI เป็นมาตรฐานที่อิงตาม JSON-RPC ที่ช่วยให้ไคลเอนต์ AI (เช่น Claude Desktop, Cursor หรือ VS Code Copilot) สามารถโต้ตอบกับ API ของคุณโดยใช้ภาษาธรรมชาติหรือพร้อมต์ที่ตั้งโปรแกรมได้ เซิร์ฟเวอร์ MCP ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อม แปลงปลายทางของ API ของคุณให้เป็นเครื่องมือที่เอเจนต์ AI สามารถเข้าใจและใช้งานได้

ทำไมถึงต้อง เปลี่ยน API ของคุณให้เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP? มันคือตัวเปลี่ยนเกม:

การโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI: ให้เอเจนต์ AI เรียกใช้ API ของคุณด้วยพร้อมต์ง่ายๆ เช่น “ดึงข้อมูลผู้ใช้” หรือ “สร้างคำสั่งซื้อใหม่”
การทำงานอัตโนมัติที่ง่ายดาย: Stainless ทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติ สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP จาก OpenAPI spec ของคุณโดยใช้โค้ดน้อยที่สุด
ความสามารถในการปรับขนาด: เปิดเผย API ของคุณไปยังไคลเอนต์ AI หลายตัว ตั้งแต่เครื่องมือพัฒนาในเครื่องไปจนถึงแอปพลิเคชันระดับโปรดักชัน
เป็นมิตรกับนักพัฒนา: ไม่จำเป็นต้องเขียน API ของคุณใหม่ เพียงแค่เพิ่มเลเยอร์ MCP และปล่อยให้ AI ทำงานหนัก

ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแพลตฟอร์มการชำระเงิน, API เนื้อหา หรือบริการที่กำหนดเอง การเปลี่ยน API ของคุณให้เป็น เซิร์ฟเวอร์ MCP จะทำให้มันฉลาดขึ้นและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

Stainless เข้ามาเกี่ยวข้องได้อย่างไร?

Stainless เป็นเพื่อนที่ดีที่สุดของนักพัฒนาสำหรับการสร้าง SDK และตอนนี้ก็รวมถึงเซิร์ฟเวอร์ MCP จาก OpenAPI specs คุณสมบัติการสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่เป็นรุ่นทดลองจะนำคำจำกัดความ OpenAPI ของคุณและสร้างซับแพ็กเกจ TypeScript ที่พร้อมใช้งานเป็น เซิร์ฟเวอร์ MCP ซึ่งหมายความว่าปลายทางของ API ของคุณจะกลายเป็นเครื่องมือที่ AI เข้าถึงได้โดยที่คุณไม่ต้องเหนื่อย มาดูกันว่าจะทำให้มันเกิดขึ้นได้อย่างไร!

การเปลี่ยน API ของคุณให้เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP ด้วย Stainless

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนที่เราจะเจาะลึก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีสิ่งเหล่านี้:

OpenAPI Specification: ไฟล์ OpenAPI (Swagger) ที่ถูกต้องสำหรับ API ของคุณ (เช่น openapi.yaml หรือ openapi.json)
บัญชี Stainless: ลงทะเบียนที่ stainless.com เพื่อสร้างโปรเจกต์
บัญชี Apidog: สำหรับทดสอบ OpenAPI Spec ของคุณ (เยี่ยมชม https://apidog.com/)
Node.js 20+: สำหรับการทดสอบในเครื่องและการรันเซิร์ฟเวอร์ MCP (nodejs.org/en/download)
npm: มาพร้อมกับ Node.js สำหรับการจัดการแพ็กเกจ
ไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ MCP: Claude Desktop, Cursor หรือ VS Code Copilot สำหรับการทดสอบ
คีย์ API: หาก API ของคุณต้องการการยืนยันตัวตน ให้เตรียมคีย์ API ไว้ให้พร้อม

ขั้นตอนที่ 1: การทดสอบ OpenAPI Spec ของคุณด้วย Apidog

ก่อนหรือแม้กระทั่งหลังจากเปลี่ยน OpenAPI spec ของคุณให้เป็น เซิร์ฟเวอร์ MCP การทดสอบมันก็เป็นสิ่งที่ดี และนั่นคือที่ที่ Apidog มีประโยชน์! แพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายของ Apidog ช่วยให้คุณนำเข้าและทดสอบ OpenAPI spec ของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าปลายทางของ API ของคุณพร้อมสำหรับการรวม MCP นี่คือวิธีการทำ:

เยี่ยมชม Apidog และลงทะเบียนหรือเข้าสู่ระบบ:

คลิก เข้าสู่ระบบ (มุมบนขวา) หากคุณมีบัญชีอยู่แล้ว หรือ ลงทะเบียน เพื่อสร้างบัญชีโดยทำตามคำแนะนำ

button

2. สร้างโปรเจกต์ใหม่และนำเข้า OpenAPI Spec ของคุณ:

เมื่อเข้าสู่ระบบแล้ว ให้คลิก สร้างโปรเจกต์ บนแดชบอร์ด
บนหน้าสร้างโปรเจกต์ ให้คลิก นำเข้า
ป้อน URL ของไฟล์ OpenAPI ของคุณ (เช่น `https://my-api.com/openapi.yaml`) หรือคลิก หรืออัปโหลดไฟล์ เพื่อเลือกไฟล์ `openapi.yaml` หรือ `openapi.json` ในเครื่องของคุณ

Apidog จะแยกวิเคราะห์ไฟล์และสร้าง API ใหม่ในบัญชีของคุณ (อาจใช้เวลาสองสามนาทีสำหรับ specs ที่ซับซ้อน)

3. กำหนดการตั้งค่า API:

หลังจากนำเข้าสำเร็จ คุณจะถูกนำไปยังหน้าการตั้งค่า ปรับแต่งชื่อ, คำอธิบาย และข้อกำหนดการยืนยันตัวตนของ API ของคุณ (เช่น คีย์ API หรือ OAuth)

4. เพิ่มปลายทางและทดสอบ:

ใช้ส่วนต่อประสานของ Apidog เพื่อเพิ่มหรือแก้ไขปลายทางและเอกสารประกอบ
ทดสอบปลายทางของคุณโดยตรงใน Apidog เพื่อตรวจสอบว่าทำงานได้ตามที่คาดไว้ก่อนที่จะสร้าง เซิร์ฟเวอร์ MCP ของคุณ

การทดสอบด้วย Apidog ช่วยให้มั่นใจว่า OpenAPI spec ของคุณแข็งแกร่ง ทำให้กระบวนการสร้าง MCP ของ Stainless ราบรื่นขึ้น และ เซิร์ฟเวอร์ MCP ของคุณน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

ขั้นตอนที่ 2: การตั้งค่าโปรเจกต์ Stainless ด้วย TypeScript

สร้างโปรเจกต์ Stainless:

เข้าสู่ระบบที่ stainless.com และสร้างโปรเจกต์ใหม่
อัปโหลด OpenAPI spec ของคุณ (YAML หรือ JSON) เพื่อกำหนดปลายทางของ API ของคุณ
เลือก TypeScript เป็นภาษาเป้าหมาย (การสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ต้องการ TypeScript แม้ว่าเป้าหมาย node แบบเดิมจะยังรองรับอยู่)

เปิดใช้งานการสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP:

ในส่วน เพิ่ม SDKs ของโปรเจกต์ของคุณ ให้เลือก MCP Server เพื่อเปิดใช้งานการสร้าง
สิ่งนี้จะสร้างซับแพ็กเกจภายใต้ packages/mcp-server ในโปรเจกต์ของคุณ

ขั้นตอนที่ 3: กำหนดค่าการสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP

ในการตั้งค่าโปรเจกต์ Stainless ของคุณ ให้กำหนดค่าตัวเลือกเซิร์ฟเวอร์ MCP สร้างหรือแก้ไขไฟล์การกำหนดค่า (เช่น stainless.yaml) ด้วย:

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: ตั้งชื่อแพ็กเกจเซิร์ฟเวอร์ MCP ของคุณ (ค่าเริ่มต้นคือชื่อ SDK ของคุณที่มี -mcp)
enable_all_resources: true: เปิดเผยปลายทาง API ทั้งหมดเป็นเครื่องมือ MCP โดยค่าเริ่มต้น

สิ่งนี้บอกให้ Stainless สร้างซับแพ็กเกจ เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่นำปลายทางของ API ของคุณไปใช้เป็นเครื่องมือที่ AI เข้าถึงได้

ขั้นตอนที่ 4: ปรับแต่งการเปิดเผยปลายทางและคำอธิบายเครื่องมือ

โดยค่าเริ่มต้น ปลายทางทั้งหมดใน OpenAPI spec ของคุณจะกลายเป็นเครื่องมือ MCP หากต้องการปรับแต่ง:

เลือกปลายทางเฉพาะ:

ตั้งค่า enable_all_resources: false และเปิดใช้งานทรัพยากรหรือเมธอดที่เฉพาะเจาะจง:

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

2. ปรับแต่งเมตาดาต้าเครื่องมือ:

ปรับแต่งชื่อเครื่องมือและคำอธิบายเพื่อการโต้ตอบกับ AI ที่ดีขึ้น:

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

สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่า เซิร์ฟเวอร์ MCP ของคุณจะเปิดเผยเฉพาะปลายทางที่คุณต้องการ พร้อมคำอธิบายที่ชัดเจนและเป็นมิตรกับ AI

ขั้นตอนที่ 5: การจัดการ API ขนาดใหญ่ด้วยการกรองเครื่องมือและเครื่องมือไดนามิก

สำหรับ API ที่มีปลายทางจำนวนมาก (>50) การเปิดเผยแต่ละปลายทางเป็นเครื่องมือแยกกันอาจทำให้หน้าต่างบริบทของ AI ล้น ใช้กลยุทธ์เหล่านี้:

การกรองเครื่องมือ:

กรองเครื่องมือในขณะรันไทม์ตามทรัพยากร, ประเภทการดำเนินการ (เช่น อ่าน/เขียน) หรือแท็กที่กำหนดเอง:

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

2. โหมดเครื่องมือไดนามิก:

เปิดใช้งานเครื่องมือไดนามิกเพื่อเปิดเผยเมตา-เครื่องมือสามอย่าง: list_api_endpoints, get_api_endpoint_schema และ invoke_api_endpoint สิ่งนี้ช่วยลดความซับซ้อนของการโต้ตอบสำหรับ API ขนาดใหญ่:

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

เครื่องมือไดนามิกช่วยให้ AI ค้นพบและเรียกใช้ปลายทางแบบไดนามิก ลดภาระบริบท

ขั้นตอนที่ 6: การสร้างและเผยแพร่ MCP Server ของคุณ

สร้าง MCP Server:

Stainless จะสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน packages/mcp-server เมื่อคุณสร้าง SDK ของคุณ
รันคำสั่ง build ในโปรเจกต์ Stainless ของคุณ (ตรวจสอบ README.md ของโปรเจกต์สำหรับรายละเอียดเฉพาะ)

เผยแพร่ไปยัง npm:

กำหนดค่า repository สำหรับการผลิตในการตั้งค่า Stainless ของคุณ
เผยแพร่เซิร์ฟเวอร์ MCP เป็นแพ็กเกจ npm แยกต่างหาก (เช่น my-org-name-mcp):

npm publish

ขั้นตอนที่ 7: การติดตั้งและกำหนดค่าสำหรับไคลเอนต์ MCP

หลังจากเผยแพร่แล้ว ให้ติดตั้งแพ็กเกจเซิร์ฟเวอร์ MCP ของคุณทั้งในเครื่องหรือจากระยะไกลเพื่อใช้กับไคลเอนต์ AI สำหรับ Claude Desktop:

ติดตั้งแพ็กเกจ:

หากทดสอบในเครื่อง ให้ไปที่ packages/mcp-server และทำตามคำแนะนำใน README.md
สำหรับการใช้งานระยะไกล ให้ติดตั้งผ่าน npm:

npm install my-org-name-mcp

2. กำหนดค่า Claude Desktop:

เปิด claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude, Windows: %APPDATA%\Claude)

เพิ่ม:

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

แทนที่ my-org-mcp ด้วยชื่อแพ็กเกจของคุณ และ MY_API_KEY ด้วยคีย์ API ของคุณ
บันทึกและรีสตาร์ท Claude Desktop

3. ไคลเอนต์อื่นๆ:

สำหรับ Cursor หรือ VS Code Copilot ให้เพิ่มการกำหนดค่าเดียวกันนี้ในการตั้งค่าที่เกี่ยวข้อง (เช่น settings.json สำหรับ VS Code หรือแผง Tools and Integrations ของ Cursor)

ขั้นตอนที่ 8: ทดสอบ MCP Server ของคุณ

มาทดสอบ MCP server ของคุณกัน! ใน Claude Desktop (หรือไคลเอนต์ MCP อื่นๆ) ลองใช้พร้อมต์นี้:

alex@example.com

หาก API ของคุณมีปลายทาง POST /users (ตามที่กำหนดไว้ใน OpenAPI spec ของคุณ) เซิร์ฟเวอร์ MCP จะแปลพร้อมต์นี้เป็นการเรียก API สร้างผู้ใช้และส่งคืนการตอบสนองเช่น:

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

สิ่งนี้ยืนยันว่า MCP server ของคุณทำงานได้และพร้อมสำหรับการโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เคล็ดลับการแก้ไขปัญหา

ข้อผิดพลาดในการสร้าง? ตรวจสอบให้แน่ใจว่า OpenAPI spec ของคุณถูกต้อง และเปิดใช้งาน TypeScript ในโปรเจกต์ Stainless ของคุณ
ไคลเอนต์ไม่เชื่อมต่อ? ตรวจสอบชื่อแพ็กเกจและคีย์ API ในการกำหนดค่า MCP ของคุณ และรีสตาร์ทไคลเอนต์
พร้อมต์ไม่ทำงาน? ตรวจสอบการกำหนดค่าปลายทางของคุณ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าการดำเนินการที่พร้อมต์ตรงกับเครื่องมือที่เปิดเผย
บริบทล้น? เปิดใช้งานโหมดเครื่องมือไดนามิก หรือกรองทรัพยากรสำหรับ API ขนาดใหญ่

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ MCP Servers

ทำให้เครื่องมือมุ่งเน้น: เปิดเผยเฉพาะปลายทางที่ AI ของคุณต้องการเพื่อหลีกเลี่ยงการเพิ่มขนาดบริบท
คำอธิบายที่ชัดเจน: เขียนคำอธิบายเครื่องมือที่เป็นมิตรกับ LLM เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของพร้อมต์
ใช้เครื่องมือไดนามิกสำหรับ API ขนาดใหญ่: ทำให้ API ขนาดใหญ่เรียบง่ายขึ้นด้วยเมตา-เครื่องมือเพื่อประหยัดพื้นที่บริบท
การยืนยันตัวตนที่ปลอดภัย: ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือ OAuth สำหรับคีย์ API ในการผลิต
ทดสอบในเครื่องก่อน: ใช้คำแนะนำใน README.md เพื่อทดสอบก่อนเผยแพร่ไปยัง npm

บทสรุป

และนั่นก็คือทั้งหมด! คุณเพิ่งเรียนรู้วิธี เปลี่ยน API ของคุณให้เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยใช้ Stainless ซึ่งจะเปลี่ยน OpenAPI spec ของคุณให้เป็นขุมพลังที่พร้อมสำหรับ AI ตั้งแต่การกำหนดค่าปลายทางไปจนถึงการทดสอบด้วยพร้อมต์การสร้างผู้ใช้ คู่มือนี้ทำให้การเชื่อมต่อ API ของคุณกับเอเจนต์ AI อย่าง Claude หรือ Cursor เป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าคุณจะกำลังปรับปรุงโปรเจกต์ขนาดเล็กหรือขยาย API ระดับโปรดักชัน เซิร์ฟเวอร์ MCP คือกุญแจสู่การรวมระบบที่ชาญฉลาดและเป็นมิตรกับการสนทนา

พร้อมที่จะลองแล้วหรือยัง? คว้า OpenAPI spec ของคุณ เปิด Stainless และให้ API ของคุณเปล่งประกายในโลก AI

💡

button