論文の概要: Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to Model Context Protocol Servers for Tool-Augmented LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16044v2
• Date: Wed, 23 Jul 2025 16:37:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 14:06:49.697782
• Title: Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to Model Context Protocol Servers for Tool-Augmented LLMs
• Title（参考訳）: REST API Agent-Readyを作る: ツール拡張 LLM のための OpenAPI から Model Context Protocol Server へ
• Authors: Meriem Mastouri, Emna Ksontini, Wael Kessentini,
• Abstract要約: OpenAPI 2.0/3.0仕様からMPPサーバを生成するコンパイラであるAutoMCPを提案する。 10以上のドメインにまたがる5,066のエンドポイントにまたがる50の現実世界API上でAutoMCPを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are evolving from passive text generators into active agents that invoke external tools. To support this shift, scalable protocols for tool integration are essential. The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic in 2024, offers a schema-driven standard for dynamic tool discovery and invocation. Yet, building MCP servers remains manual and repetitive, requiring developers to write glue code, handle authentication, and configure schemas by hand-replicating much of the integration effort MCP aims to eliminate. This paper investigates whether MCP server construction can be meaningfully automated. We begin by analyzing adoption trends: among 22,000+ MCP-tagged GitHub repositories created within six months of release, fewer than 5% include servers, typically small, single-maintainer projects dominated by repetitive scaffolding. To address this gap, we present AutoMCP, a compiler that generates MCP servers from OpenAPI 2.0/3.0 specifications. AutoMCP parses REST API definitions and produces complete server implementations, including schema registration and authentication handling. We evaluate AutoMCP on 50 real-world APIs spanning 5,066 endpoints across over 10 domains. From a stratified sample of 1,023 tool calls, 76.5% succeeded out of the box. Manual failure analysis revealed five recurring issues, all attributable to inconsistencies or omissions in the OpenAPI contracts. After minor fixes, averaging 19 lines of spec changes per API, AutoMCP achieved 99.9% success. Our findings (i) analyze MCP adoption and quantify the cost of manual server development, (ii) demonstrate that OpenAPI specifications, despite quality issues, enable near-complete MCP server automation, and (iii) contribute a corpus of 5,066 callable tools along with insights on repairing common specification flaws.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、受動的テキストジェネレータから外部ツールを呼び出すアクティブエージェントへと進化している。 このシフトをサポートするためには、ツール統合のためのスケーラブルなプロトコルが不可欠だ。 モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、2024年にAnthropicによって導入されたもので、動的ツールの発見と実行のためのスキーマ駆動の標準を提供する。 しかし、MSPサーバの構築は手動で反復的であり、開発者はMSPが目指す統合作業の多くを手作業で再現することで、グルーコードを書き、認証を処理し、スキーマを設定する必要がある。 本稿では,MPPサーバ構築が有意義に自動化できるかどうかを検討する。 リリースから6ヶ月以内に作成された22,000以上のMPPタグ付きGitHubリポジトリの中で、5%未満はサーバを含んでいない。 このギャップに対処するため,OpenAPI 2.0/3.0仕様からMPPサーバを生成するコンパイラであるAutoMCPを提案する。 AutoMCPはREST API定義を解析し、スキーマ登録や認証処理を含む完全なサーバ実装を生成する。 10以上のドメインにまたがる5,066のエンドポイントにまたがる50の現実世界API上でAutoMCPを評価する。 1,023のツールコールの成層的なサンプルから、76.5%がボックスから成功した。 手動の障害分析では、OpenAPI契約の不整合や省略に起因する5つの繰り返しの問題が明らかになった。 マイナーな修正を経て、APIごとの平均19行の仕様変更が行われ、AutoMCPは99.9%の成功を収めた。 私たちの発見 i)MPP導入の分析と手動サーバ開発コストの定量化。 (ii) 品質問題にもかかわらず、ほぼ完全なMPPサーバの自動化を可能にするOpenAPI仕様を実証する。 (iii)共通の仕様欠陥の修復に関する洞察とともに、5,066の呼び出し可能なツールのコーパスを寄贈する。

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