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title: 既存のAPIをMCPサーバー化する
description: "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。
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。"
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# [既存のAPIをMCPサーバー化する](https://blog.mono-x.com/rest-api-mcp-proxy)

 作成者: [poster](https://blog.mono-x.com/author/poster)｜Aug 13, 2025 8:12:45 AM

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（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

 

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。

 

 

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](https://mono-x.com/api-bridge/)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

例：「生産管理システム」を含む商品を検索

 

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](https://github.com/f-asai-monox/mcpify)

 

## 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

 

## 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](https://github.com/f-asai-monox/mcpify/blob/main/docs/CONFIGURATION.md)をご覧ください。

 

 

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。

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。

 

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。

 

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。

1. **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
2. **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
3. **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。

 

 

▼次世代のチャットベースAIデータ分析ツール「MONO-X AI」についてのお問い合わせ・ご相談は[こちら](https://mono-x.com/ai/)  
[MONO-X AI 公式サイト](https://mono-x.com/ai/)

▼「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](https://mono-x.com/api-bridge/)  
お問い合わせ・ご相談は[こちら](https://mono-x.com/api-bridge/#contact)

[完全な記事を表示](https://blog.mono-x.com/rest-api-mcp-proxy)

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