api2cli：Claude が任意の API を CLI ツールと Skill に自動変換

api2cli は Claude Code スキルで、任意の API を自動的に CLI ツールに変換し、さらに SKILL.md ドキュメントを生成する。将来の Claude セッションがコードを読まずに直接利用できるようになる。

API ドキュメントページ、ライブ URL、または peek-api のキャプチャファイルを指定するだけで、Claude が全エンドポイントを自動発見し、完全な Commander.js CLI（デュアルモード出力：ターミナルで人間可読 + パイプで JSON エンベロープ）を生成し、スキルフォルダを作成する。AI が API を CLI にラップし、さらに自分用の説明書まで書くという二重のメタ構造だ。

生成される CLI は本格的で、認証・ページネーション・リトライバックオフ・レート制限・キャッシュに対応し、API エンドポイントごとにサブコマンドが用意される。エラー処理は Agent フレンドリーで修正提案付き。エンドポイント発見はドキュメント解析・アクティブプローブ・peek-api ネットワークキャプチャの3方式に対応。発見から生成、テストまで全自動の、Agent ツールチェーンのインフラレベルのプロジェクトだ。

概要

api2cli は Claude Code 用スキルで、任意の API を Commander.js CLI ツールに自動変換し、SKILL.md ドキュメントを生成する。API のエントリーポイントを Claude に指定するだけで、エンドポイント発見から CLI コード生成、スキルドキュメント作成までの全パイプラインを処理する。

コア機能

3つのエンドポイント発見方式

  • **ドキュメント解析**：公開 API ドキュメントページを指定し、エンドポイント情報を自動抽出
  • **アクティブプローブ**：ベース URL と認証情報を提供し、Claude が利用可能なエンドポイントを能動的に探索
  • **peek-api キャプチャ**：peek-api でネットワークトラフィックを監視し、実際のリクエストから隠れた API を発見

デュアルモード CLI 出力

生成された CLI はインテリジェントな出力モード切替を備える：

  • **ターミナルモード**：人間が読みやすいフォーマット済みテーブル出力
  • **パイプモード**：パイプ環境を自動検出し、HATEOAS スタイルの `next_actions` 提案付き JSON エンベロープを出力

フル機能 API クライアント

  • 認証管理（API Key、OAuth 等）
  • 自動ページネーション
  • 指数バックオフリトライ
  • レート制限
  • レスポンスキャッシュ
  • Agent フレンドリーなエラー処理（修正提案付き）

スキル自動生成

生成される `.claude/skills/{service}/SKILL.md` には以下を含む：

  • 全コマンドと使用例
  • よく使うマルチステップワークフロー
  • トリガーフレーズ（Claude の自動起動用）
  • 認証設定と Agent 利用ドキュメント

使い方

git clone https://github.com/alexknowshtml/api2cli.git
cp -r api2cli/skill/ /path/to/your/project/.claude/skills/api2cli/

Claude Code で以下のように指示：

  • "Build me a CLI for the Resend API"
  • "Generate a CLI from these docs: https://docs.example.com/api"
  • "Turn this peek-api capture into a CLI"

実例

Resend メール API では、Claude が5つのリソースグループ（emails、domains、api-keys、audiences、contacts）にわたる15のエンドポイントを発見し、対応する CLI サブコマンドを生成、完全なスキルドキュメントを作成する。

設計思想

AI Agent にツールアクセスを提供するニーズから生まれた。Agent は CLI の利用に長けているため、API → CLI → Skill のパイプラインを自動化した。出力パターン（JSON エンベロープ、HATEOAS next_actions、自己文書化ルートコマンド、エラー修正提案）は Joel Hooks の agent-first CLI 設計に着想を得ている。

深層分析と業界展望

マクロ的な視点から見ると、この展開はAI技術が実験室から産業応用へ加速的に移行するトレンドを体現している。業界アナリストは2026年がAI商業化の重要な転換年になると広く認識している。技術面では大規模モデルの推論効率が向上し導入コストが低下、中小企業もAI能力にアクセスできるようになった。市場面では企業のAI投資に対するROI期待が長期戦略から短期定量化に移行。