OpenAPI MCPサーバー

「OpenAPI」MCPサーバーは何をする？

OpenAPI MCPサーバーは、AIアシスタント（ClaudeやCursorなど）にoapis.orgを通じてOpenAPI仕様の検索・探索機能を提供するModel Context Protocol（MCP）サーバーです。橋渡し役として、AIモデルが複雑なAPIを平易な言葉で包括的に理解できるようにします。サーバーは「必要なOpenAPI仕様の特定→平易な要約→エンドポイントや利用方法の詳細化」という3段階プロセスを踏みます。認証制限によりAPIエンドポイントを直接実行しませんが、API概要の提供、コード生成の支援、API構造の理解・文書化が重要な開発ワークフローをサポートします。

プロンプト一覧

• 概要プロンプト：OpenAPI仕様の要約・理解をリクエストします。
• 操作詳細プロンプト：特定API操作の詳細な説明を取得します。
• エンドポイント特定プロンプト：クエリに基づき関連エンドポイントを特定します。

リソース一覧

• OpenAPI仕様の概要：API仕様全体の要約を提供します。
• API操作の詳細：特定エンドポイントやそのパラメータについてのコンテキスト情報を提供します。
• フォーマットの柔軟性：JSONおよびYAMLフォーマットのAPI仕様に対応しています。
• 互換リソース：Claude DesktopやCursorでテスト済み、シームレスなコンテキスト提供。

ツール一覧

• v2では実行可能なツールはありません。サーバーはAPIの探索・コンテキスト提供に特化しており、エンドポイントの直接実行はできません。

このMCPサーバーのユースケース

• APIドキュメント生成：複雑なOpenAPI仕様から人間に分かりやすいドキュメントを自動生成し、開発者の理解を助けます。
• APIコード生成支援：明確なエンドポイント説明や利用法を提供し、クライアントコードの生成を支援します。
• APIの発見と探索：利用可能なエンドポイントを素早く特定・要約し、チームやAIモデルによるAPI機能の探索を促進します。
• AIエージェントへのコンテキスト提供：LLMやエージェントにAPIのコンテキストを供給し、外部APIを扱う質問やコード作成能力を向上させます。
• オンボーディング・トレーニング：要約や操作分解を通じて、新しいチームメンバーやAIエージェントが未知のAPIを学習するのを支援します。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. 提供されたJSONスニペットをmcpServersセクションに追加します。
4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバーへの接続を確認します。

設定例:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

注意: APIキーは上記のように環境変数で安全に管理してください。

Claude

1. Node.jsをインストールします。
2. ClaudeのMCP連携設定にアクセスします。
3. 下記の構成でOpenAPI MCPサーバーを追加します。
4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. MCPリソースとしてサーバーが利用可能か確認します。

設定例:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.jsがインストール済みか確認します。
2. Cursorの設定ファイルを見つけます。
3. mcpServersにOpenAPI MCPサーバーを追加します。
4. 保存後、Cursorを再起動します。
5. サンプルのOpenAPIクエリでテストします。

設定例:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Node.jsが未導入の場合はインストールします。
2. Clineの設定ファイルを編集し、OpenAPI MCPを含めます。
3. 下記JSONブロックを追加します。
4. 変更を保存し、Clineを再起動します。
5. MCPサーバーが有効か確認します。

設定例:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

APIキーの安全な管理:
機密キーは環境変数に保存し、envプロパティで参照してください。

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックすると、設定パネルが開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

{
  "openapi-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能となります。openapi-mcpは実際のサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

当社の見解

OpenAPI MCPサーバーはOpenAPI仕様のコンテキスト・探索ツールとして特化した有用なMCPです。エンドポイント実行不可は高度な用途では制限となり、サンプリング／rootsサポートも未記載です。しかし、分かりやすいセットアップ手順、堅牢なコードベース、コミュニティでの活発な利用状況から、APIコンテキストやコード生成支援を求める開発者には有力な選択肢です。

MCPスコア