项目简介

MCP生成器2.0是一个先进的代码生成工具，能将任何OpenAPI 3.x规范自动转换为基于FastMCP 2.x框架构建的生产级MCP服务器。它实现了REST API与AI代理之间的桥接，通过自动生成的MCP工具，使AI助手（如Claude、ChatGPT）能够与您的现有API进行交互。生成的服务器支持企业级认证、模块化架构、全面的中间件，并支持Stdio和HTTP/SSE等多种传输协议。

主要功能点

OpenAPI转MCP服务器: 将您的API的OpenAPI规范（JSON/YAML格式）自动转换为一个功能完备的MCP服务器。
工具生成: 从OpenAPI规范中定义的API操作自动生成可供大型语言模型（LLM）调用的MCP工具。
认证支持: 内置对JWT令牌验证、JWKS（JSON Web Key Set）发现和OAuth2认证流（包括客户端凭据、授权码等）的支持。
模块化架构: 为API规范中的每个主要API类别生成独立的服务器模块，便于管理和扩展。
生产就绪: 包含自动生成的测试套件、详细的日志、错误处理中间件以及SSE（Server-Sent Events）事件存储，支持生产级部署。
多种传输: 支持Stdio（标准输入输出）和HTTP/SSE传输协议，兼容各种MCP客户端。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/quotentiroler/mcp-generator-2.0.git
cd mcp-generator-2.0

安装Python依赖:

# 推荐使用 uv
uv sync
# 或者使用 pip
pip install -e .

安装OpenAPI Generator CLI:

# 使用 npm 安装 (推荐)
npm install -g @openapitools/openapi-generator-cli

服务器配置（MCP客户端连接信息）

MCP客户端（如Claude Desktop、Cursor等）需要配置MCP服务器的启动命令。以下是一个通用的MCP客户端配置示例，请根据您的实际情况替换占位符。

{
  "mcpServers": {
    "your_api_server_name": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/path/to/generated_mcp/your_api_server_name_mcp_generated.py",
        "--transport", "stdio"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_API_TOKEN": "您的后端API令牌（如需认证，请在此提供）"
      }
    }
  }
}

配置参数说明:

'"your_api_server_name"': 这是您MCP服务器的唯一标识名称，通常根据您的OpenAPI API标题自动生成（例如，'swagger_petstore_openapi'）。您可以通过运行 'uv run register-mcp list' 查看注册的服务器名称。
'"command"': 启动MCP服务器所使用的执行命令。通常为 '"python"'。
'"args"': 传递给 'command' 的参数列表。
- '/path/to/generated_mcp/your_api_server_name_mcp_generated.py': 这是您生成的MCP服务器主脚本的完整文件路径。您需要将其替换为实际的本地路径。
- '--transport': 指定MCP服务器的传输协议。
  - '"stdio"': 适用于本地AI客户端（如Claude Desktop、Cursor），通过标准输入/输出进行通信。
  - '"http"': 适用于远程AI客户端，通过HTTP协议进行通信。如果选择此项，可能还需要 '--host' 和 '--port' 参数。
- '--host': (仅HTTP模式) 指定服务器绑定的IP地址，例如 '"0.0.0.0"'。
- '--port': (仅HTTP模式) 指定服务器监听的端口，例如 '"8000"'。
- '--validate-tokens': (仅HTTP模式) 如果需要MCP服务器验证JWT令牌，请添加此参数。
'"env"': 一个字典，用于设置MCP服务器运行时的环境变量。
- '"BACKEND_API_TOKEN"': 您的后端API认证所需的Bearer令牌。在STDIO模式下，MCP服务器会将此令牌转发给您的后端API。在HTTP模式下，客户端通常直接在'Authorization'头中提供令牌。

基本使用方法

生成MCP服务器:

使用本地OpenAPI规范文件（默认 './openapi.json'）：
```
uv run generate-mcp
```

使用自定义规范文件：

uv run generate-mcp --file ./my-api-spec.yaml

从URL下载并生成：

uv run generate-mcp --url https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json

成功生成后，您的MCP服务器代码将输出到当前目录下的 'generated_mcp/' 目录中。

运行MCP服务器:

通过注册表运行 (推荐):

将生成的服务器注册到本地：

uv run register-mcp ./generated_mcp

以STDIO模式运行（适用于本地AI客户端）：

export BACKEND_API_TOKEN="您的API令牌" # Windows 用户使用: set BACKEND_API_TOKEN="您的API令牌"
uv run run-mcp your_api_server_name

以HTTP模式运行（适用于远程AI客户端）：

uv run run-mcp your_api_server_name --mode http --port 8000

直接Python运行:

进入生成的MCP服务器目录：
```
cd generated_mcp
```

以STDIO模式运行：

python your_api_server_name_mcp_generated.py --transport stdio

以HTTP模式运行：

python your_api_server_name_mcp_generated.py --transport http --port 8000 --validate-tokens

与AI客户端集成: 根据AI客户端的要求，将上述MCP服务器的启动命令和相关参数添加到客户端的配置中。例如，对于Claude Desktop，您通常需要在 '~/.claude/claude_desktop_config.json' 文件中添加相应的 'mcpServers' 配置。

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服务器配置（MCP客户端连接信息）

基本使用方法

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