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OpenAPI-zu-MCP-Konverter

Füge ein OpenAPI-Dokument ein und erhalte MCP-Tool-Definitionen und ein funktionierendes Python-Server-Gerüst. Alles läuft in deinem Browser — deine Spezifikation wird nie hochgeladen.

Füge das vollständige JSON-Dokument ein. YAML wird nicht unterstützt — exportiere oder konvertiere es zuerst nach JSON.
Läuft vollständig in deinem Browser. Nichts, was du einfügst, wird hochgeladen, gespeichert oder protokolliert.

Der Server steht. Jetzt sieht niemand, was er tut.

Ein generierter MCP-Server ist ein Startpunkt, keine Demo. Deploye ihn, richte MCP Showcase auf die URL und erhalte ein Live-Playground, das deine Kunden wirklich ausprobieren können.

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So funktioniert es

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OpenAPI-JSON einfügen

Nichts wird hochgeladen. Die Umwandlung passiert in deinem Browser — wichtig, wenn die Spezifikation eine interne API beschreibt.

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Jede Operation wird ein Tool

Pfad-, Query- und Body-Parameter werden pro Operation zu einem flachen JSON-Input-Schema zusammengeführt, Beschreibungen inklusive.

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Server kopieren und starten

Du bekommst die MCP-Tool-Definitionen als JSON und einen FastMCP-Python-Server, in den nur noch Auth und Deployment fehlen.

Von einem OpenAPI-Dokument zu einem funktionierenden MCP-Server

Füge oben ein OpenAPI- (oder Swagger-) JSON-Dokument ein: Der Konverter bildet jede Operation auf ein MCP-Tool ab. Die Operation wird zum Tool-Namen, ihre Summary zur Beschreibung, die das Modell liest, und Pfad-, Query- und Body-Parameter werden zu einem einzigen flachen JSON-Input-Schema. Du bekommst die Tool-Definitionen einzeln plus einen FastMCP-Python-Server drumherum, der läuft, sobald du die Authentifizierung ergänzt.

Die gesamte Umwandlung passiert in deinem Browser. Es wird keine Anfrage gestellt, nichts hochgeladen und nichts gespeichert — und das ist wichtig, denn ein OpenAPI-Dokument beschreibt sehr oft eine interne API, die auf fremden Servern nichts zu suchen hat. Nachprüfen kannst du das im Netzwerk-Tab deines Browsers.

Der Fehler, den fast alle zuerst machen

Die ganze API zu konvertieren ist der naheliegende Schritt und meist der falsche. Die Tool-Definitionen eines MCP-Servers gehen bei jedem einzelnen Turn an das Modell — aus achtzig Endpunkten werden also achtzig Beschreibungen und achtzig Schemas im Kontextfenster jeder Anfrage, und die Fähigkeit des Modells, das richtige Tool zu wählen, sinkt mit wachsender Liste deutlich.

Fang mit den wenigen Operationen an, die ein Agent wirklich braucht. Ergänze erst, wenn sich zeigt, dass etwas fehlt. Was eine bestimmte Tool-Liste kostet, misst du genau mit dem MCP Token Calculator.

Was der generierte Code leistet — und was nicht

  • Authentifizierung ist nicht enthalten. Das Gerüst ruft deine API ohne Zugangsdaten auf; Header, Token oder OAuth-Flow musst du selbst einbauen.
  • Pfadparameter sind Platzhalter. Sie werden in den Request-Pfad eingesetzt, aber prüfe bei jedem, ob wirklich das erwartete Argument landet.
  • Request-Bodies hinter einem $ref werden als generisches Objekt ausgegeben statt aufgelöst, weil dafür der components-Abschnitt nötig wäre. Das steht in der Ausgabe, statt still zu verschwinden.
  • Nur JSON. Ein YAML-Parser ließe sich hier nur über ein Drittanbieter-Skript laden, und diese Seite lädt keines. Exportiere die Spezifikation zuerst als JSON — die meisten Werkzeuge können das mit einem Befehl.

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Ein generierter Server ist ein Startpunkt, keine Demo

Dass er läuft, beweist, dass die Abbildung funktioniert hat. Es hilft niemandem sonst zu verstehen, wofür der Server da ist — und ein Kunde, der deine MCP-Integration bewertet, kann keine Python-Datei lesen. Deploye ihn, richte MCP Showcase auf die URL, und du bekommst ein Live-Playground mit generierter Dokumentation pro Tool, in dem ein Interessent die Sache im Browser ausprobiert, statt dir glauben zu müssen.

Häufig gestellte Fragen

Bilde jeden Endpunkt auf genau ein MCP-Tool ab: Die Operation wird zum Tool-Namen, die Summary zur Beschreibung, und Pfad-, Query- und Body-Parameter werden zu einem flachen JSON-Input-Schema. Dieser Konverter macht genau diese Abbildung aus deinem OpenAPI-Dokument und baut einen lauffähigen Python-Server darum.

Nein. Die Umwandlung läuft komplett im Browser, und ein YAML-Parser ließe sich nur über ein Drittanbieter-Skript laden, das diese Seite nicht verwendet. Exportiere die Spezifikation als JSON — die meisten Werkzeuge können das mit einem Befehl — und füge dieses ein.

Nein. Dieses Werkzeug stellt überhaupt keine Netzwerkanfrage. Die Umwandlung passiert in deinem Browser, nichts geht an unsere Server, nichts wird gespeichert oder protokolliert. Du kannst das im Netzwerk-Tab deines Browsers nachprüfen.

Mit ziemlicher Sicherheit nicht — das ist der häufigste Fehler beim Konvertieren einer API. Tool-Definitionen gehen bei jedem Turn an das Modell, und die Trefferquote der Auswahl sinkt mit der Länge der Liste. Fang mit den wenigen Operationen an, die ein Agent wirklich braucht, und ergänze erst, wenn etwas fehlt.

Die Authentifizierung, die du selbst ergänzen musst. Request-Bodies hinter einem $ref werden als generisches Objekt ausgegeben statt aufgelöst. Und Pfadparameter werden als Platzhalter eingesetzt, die du prüfen solltest. Das Gerüst ist ein korrekter Startpunkt, kein fertiger Server.

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