OpenAPI MCP Server

Co dělá “OpenAPI” MCP Server?

OpenAPI MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený k propojení AI asistentů (například Claude a Cursor) s možností vyhledávat a prozkoumávat OpenAPI specifikace prostřednictvím oapis.org. Jako most umožňuje AI modelům získat komplexní porozumění složitým API pomocí jednoduchého jazyka. Server postupuje ve třech krocích: identifikuje požadovanou OpenAPI specifikaci, shrne ji srozumitelně a rozepíše endpointy a jejich použití. Endpointy přímo nespouští (kvůli omezením autentizace), ale vyniká v poskytování přehledů API, usnadňuje generování kódu a podporuje workflowy, kde je klíčové pochopit a zdokumentovat strukturu API.

Seznam promptů

• Přehledový prompt: Vyžádá si souhrn a pochopení OpenAPI specifikace.
• Prompt pro detaily operací: Získá detailní popisy konkrétních API operací.
• Prompt pro identifikaci endpointů: Určí, které endpointy jsou relevantní na základě dotazu.

Seznam zdrojů

• Přehled OpenAPI specifikace: Poskytuje souhrny celých API specifikací.
• Detaily API operací: Dodává kontextové informace o konkrétních endpointech a jejich parametrech.
• Flexibilita formátu: Podporuje API specifikace ve formátu JSON i YAML.
• Kompatibilní zdroje: Otestováno s Claude Desktop a Cursor pro plynulé předávání kontextu.

Seznam nástrojů

• Ve verzi v2 nejsou vystaveny žádné spustitelné nástroje; server se zaměřuje na prozkoumávání a poskytování kontextu o API, ale neumožňuje přímé spouštění endpointů jako nástrojů.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Generování API dokumentace: Automaticky vytvářejte srozumitelnou dokumentaci z komplexních OpenAPI specifikací, což usnadňuje vývojářům pochopení API.
• Podpora generování kódu: Pomáhejte vývojářům generovat klientský kód díky jasným popisům endpointů a detailům použití.
• Objevování a prozkoumávání API: Rychle identifikujte a shrnujte dostupné endpointy, což usnadňuje týmům nebo AI modelům poznávání možností API.
• Poskytování kontextu AI agentům: Dodávejte relevantní API kontext LLM či agentům, čímž zlepšíte jejich schopnost odpovídat na dotazy nebo psát kód pracující s externími API.
• Onboarding a školení: Pomozte novým členům týmu nebo AI agentům poznat neznámé API díky zjednodušeným souhrnům a rozpisům operací.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte ve svém systému nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte OpenAPI MCP Server do sekce mcpServers podle dodaného JSON vzoru.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte připojení k MCP serveru.

Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Poznámka: API klíče uchovávejte bezpečně pomocí proměnných prostředí, jak je ukázáno výše.

Claude

1. Nainstalujte Node.js.
2. Otevřete nastavení integrace MCP v Claude.
3. Přidejte OpenAPI MCP server s následující konfigurací.
4. Uložte nastavení a restartujte Claude.
5. Ověřte, že je server dostupný jako MCP zdroj.

Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Najděte konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte OpenAPI MCP server do sekce mcpServers.
4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Otestujte na vzorovém OpenAPI dotazu.

Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není.
2. Upravte konfigurační soubor Cline a přidejte OpenAPI MCP.
3. Přidejte následující JSON blok.
4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Ověřte, že je MCP server aktivní.

Příklad konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@janwilmake/openapi-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OAS_API_KEY": "${OAS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:
Citlivé klíče ukládejte do proměnných prostředí a v konfiguraci je odkazujte, jak je ukázáno v poli env.

Jak používat MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu ve FlowHunt přidejte komponentu MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "openapi-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “openapi-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

OpenAPI MCP Server je zaměřený a užitečný MCP, který vyniká v poskytování kontextu a prozkoumávacích nástrojů pro OpenAPI specifikace. Absence spouštění endpointů je omezením pro některé pokročilé scénáře a podpora sampling/root není zdokumentována. Díky jasným pokynům k nastavení, kvalitnímu kódu a aktivní komunitě je však silnou volbou pro vývojáře potřebující API kontext a podporu generování kódu.

MCP Skóre