K čemu slouží “Jakýkoliv OpenAPI” MCP Server?

“Jakýkoliv OpenAPI” MCP Server je nástroj navržený pro propojení AI asistentů—jako je Claude—s jakýmkoli externím API, které zveřejňuje OpenAPI (Swagger) specifikaci. Umožňuje sémantické vyhledávání ve velkých OpenAPI dokumentech, inteligentně rozděluje endpointy pro rychlé objevování a interakci. Díky tomu mohou AI klienti nalézat relevantní API endpointy pomocí přirozených jazykových dotazů (např. “vypsat produkty”), okamžitě získávat kompletní dokumentaci endpointu a provádět API požadavky přímo ze serveru. Server je ideální pro integraci privátních nebo rozsáhlých API do AI workflow, kde zjednodušuje operace jako databázové dotazy či vlastní API integrace bez nutnosti častých ručních úprav.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani kódu nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani kódu nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• custom_api_request_schema
  Objevujte relevantní API endpointy prováděním sémantického vyhledávání nad OpenAPI specifikací. Tento nástroj vystavuje úseky dokumentace endpointů na základě přirozených jazykových dotazů.
• custom_make_request
  Proveďte API požadavek na vybraný endpoint. Umožňuje AI asistentovi přímo interagovat s API, odesílat požadavky a získávat odpovědi.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Integrace API pro privátní služby
  Hladce propojte Claude či jiné asistenty s privátními API pomocí zadání URL OpenAPI JSON, což umožňuje bezpečnou a dynamickou interakci s interními systémy.
• Rychlé objevování endpointů
  Využijte in-memory sémantické vyhledávání (poháněno FAISS a MiniLM-L3) pro rychlé nalezení relevantních API endpointů i ve velkých a složitých OpenAPI dokumentech.
• Automatizované provádění API požadavků
  Umožněte AI klientům nejen endpointy najít, ale i přímo provádět API požadavky, což umožňuje workflow jako výpis produktů, správu objednávek nebo vyhledávání uživatelů bez dalších nástrojů.
• Kontextový přístup k API dokumentaci
  Okamžité získání dokumentace ke konkrétním endpointům včetně detailů parametrů a použití pro AI-řízenou automatizaci.
• Integrace s Claude Desktop či podobnými klienty
  Navrženo pro spolupráci s MCP klientem Claude, čímž obchází limity velikosti dokumentů a umožňuje praktické využití velkých API pro desktopové AI aplikace.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Windsurf.
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte položku @any-openapi/mcp-server@latest do objektu mcpServers.
4. Zadejte příkaz a potřebné proměnné prostředí (například OPENAPI_JSON_DOCS_URL).
5. Uložte a restartujte Windsurf, poté ověřte, že se server objevil dle očekávání.

Ukázka JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Ujistěte se, že Claude podporuje integraci MCP serveru.
2. Otevřete nastavení či konfigurační panel MCP serverů.
3. Vložte údaje o serveru včetně příkazu a proměnných prostředí.
4. Uložte změny a případně restartujte Claude.
5. Ověřte, že je server dostupný a aktivní.

Ukázka JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte Cursor a přejděte do sekce konfigurace MCP serveru.
2. Přidejte nový záznam MCP serveru s balíčkem @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Nastavte potřebné proměnné prostředí pro vaše API.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.
5. Ověřte integraci výpisem dostupných nástrojů.

Ukázka JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Otevřete konfigurační soubor Cline.
2. Přidejte konfiguraci MCP serveru pro @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Nastavte požadované proměnné prostředí.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ujistěte se, že je server uveden mezi aktivními MCP servery.

Ukázka JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:
Používejte proměnné prostředí dle ukázky výše, abyste nezpřístupnili citlivé údaje.

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte tím, že do flow přidáte MCP komponentu a propojíte ji s AI agentem:

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

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

Po nakonfigurování může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “any-openapi” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL správným endpointem.

Přehled

Roots podpora: V dostupné dokumentaci ani kódu není uvedeno.

Na základě poskytnuté dokumentace a výše uvedeného rozboru je tento MCP server zaměřený, funkční a vhodný pro API integrace a dynamické objevování endpointů, ale postrádá explicitní vzorové promptů/zdrojů a dokumentaci k sampling nebo roots. Jeho nastavení a bezpečnostní postupy jsou jasné a standardní.

Náš názor

Tento MCP server je vysoce praktický pro vývojáře, kteří potřebují integrovat velké nebo privátní API s AI asistenty, zejména Claude. Jeho užitečnost je silná v oblasti sémantického objevování endpointů a přímého provádění API požadavků, i když by byla užitečná rozsáhlejší dokumentace či popis zdrojů. Celkově jde o solidní, zaměřený server, ale není plně komplexním příkladem všech MCP funkcí.

Hodnocení: 7/10

MCP skóre