既存のAPIをMCPサーバー化する

生成AIの普及に伴い、AIツールから外部APIを直接呼び出すニーズが急速に高まっています。しかし、従来のREST APIをAIツールから利用するには、APIの仕様を詳細に説明したり、専用のプラグインを開発する必要がありました。

本記事では、既存のREST APIをMCP（Model Context Protocol）サーバーとして既存APIをプロキシするツールを構築し、Claude CodeなどのAIツールが直接API仕様を理解して呼び出せる環境を構築する技術的アプローチについて解説します。

MCPとは何か

MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が開発したAIアプリケーションと外部データソース・ツールを接続するためのオープンスタンダードプロトコルです。MCPを使用することで、AIツールは以下の3つの機能にアクセスできます。

Tools : 外部システムの機能を実行（API呼び出し、計算、ファイル操作など）
Resources : 構造化データへのアクセス（ファイル、データベース、APIドキュメントなど）
Prompts : 再利用可能なプロンプトテンプレート

構成図

以下のような構成になります。MCPプロキシを介することで生成AIが既存APIを簡単に利用できるようになります。

デモ環境の準備

今回は既存APIの準備として、弊社MONO-XのAPI-Bridgeを使用します。API-Bridgeは様々なクラウドサービスやSaaSサービスとIBM i（AS/400）の基幹データをAPIで繋ぐソリューションとして開発され、IBM i（AS/400）データ連携の架け橋として生まれました。本記事ではデータベースの情報をREST APIとして公開する機能を使用します。詳細はこちらをご参照ください。

API-BridgeはB2B向けのプロダクトのため、詳細な導入手順は省略します。お手持ちの既存REST APIや、ExpressやFastAPIなどで作成した簡単なモックAPIサーバーをご準備いただければ、同様に動作確認が可能です。

以下はAPI-Bridgeの設定画面です。簡単にデモ用のAPIをローカルPCに準備できました。商品名で商品を検索するシンプルなAPIです。

URL

GET http://localhost:9527/dev-api/exec/products/v1/name/{productName}

例：「生産管理システム」を含む商品を検索

http://localhost:9527/dev-api/exec/products/v1/name/%25生産管理システム%25

MCPプロキシツールの導入

既存のAPIをMCP化するために、専用のプロキシツール「mcpify」を開発しました。このツールは、REST APIのエンドポイントを自動的にMCPツールとして変換します。

mcpifyリポジトリ

mcpifyの特徴

REST APIエンドポイントを自動的にMCPツールに変換
標準入出力（stdio）とHTTP両方の通信方式をサポート
設定ファイルによる柔軟なカスタマイズ
複数のAPIを同時にプロキシ可能
Basic認証、API キーをサポート

インストール

VERSION=v0.1.3 curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/f-asai-monox/mcpify/main/install.sh | bash

設定ファイルの作成

MCPには標準出力（stdio）とHTTPの2つの通信方式があります。今回はClaude Codeとの統合が簡単な標準出力方式を使用します。

既存APIをプロキシするための設定ファイル config.json を作成します。
設定ファイルの詳細について知りたい方はこちらをご覧ください。

{
  "apis": [
    {
      "name": "products-api",
      "baseUrl": "http://localhost:9527/dev-api",
      "endpoints": [
        {
          "name": "search_products_by_name",
          "description": "商品名で商品を検索します",
          "method": "GET",
          "path": "/exec/products/v1/name/{productName}",
          "parameters": [
            {
              "name": "productName",
              "type": "string",
              "required": true,
              "description": "検索する商品名（部分一致、%でワイルドカード指定可）",
              "in": "path"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Claude CodeへのMCP設定

Claude Codeの設定ファイル（~/.claude.json）に以下の内容を追加します。
ローカルに作成したい場合はプロジェクトのルートディレクトリに.mcp.jsonファイルを作成します。

{
  "mcpServers": {
    "products-api": {
      "command": "mcp-server-stdio",
      "args": ["-config", "config.json"],
      "env": {}
    }
  }
}

設定後、Claude Codeを再起動すると、MCPサーバーが自動的に起動されます。

実際の使用例

実際の使用例を紹介します。

例 : 商品検索

Claude Codeは自動的にsearch_products_by_nameツールを使用し、APIを呼び出して結果を返します。

プロキシを介してREST APIを実行できました。

他の選択肢

今回は自作のツールを使用しましたが、REST APIをMCP化する実際のOSSプロジェクトが多数存在します。プロジェクトの要件に応じて、最適なツールを選択することをお勧めします。

AI時代に向けたAPI活用

既存のREST APIをMCPサーバー化することで、以下のメリットが得られます。

開発効率の向上 : AIツールが直接APIを理解し、適切に呼び出せる
ドキュメントの自動化 : API仕様がそのままAIツールのドキュメントとして機能
柔軟な統合 : 既存システムを変更することなくAI機能を追加可能

ただし、セキュリティには十分な注意が必要です。適切な認証・認可の設定、ネットワークセキュリティの確保、監査ログの実装など、本番環境での使用前に必ずセキュリティ対策を実施してください。

MCPを活用することで、既存のAPIリソースをより効果的に活用し、AI時代に適応したシステム構築が可能になります。今後もMCPエコシステムの発展とともに、さらなる活用方法が生まれることが期待されます。

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▼「API-Bridge」についての詳細は以下リンクをご覧ください。
API-Bridge公式サイト
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