OpenAPI Schema MCP Server

Co dělá “OpenAPI Schema” MCP Server?

OpenAPI Schema MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro zpřístupnění informací o schématu OpenAPI velkým jazykovým modelům (LLM), jako je například Claude. Díky strukturovanému přístupu ke specifikacím OpenAPI umožňuje tento server AI asistentům prozkoumávat a chápat API včetně jejich endpointů, parametrů, schémat požadavků a odpovědí a dalších. To dává vývojářům a AI nástrojům možnost dotazovat se na strukturu API, vyhledávat mezi specifikacemi a získávat detailní definice schémat, což zlepšuje workflow kolem integrace API, dokumentace i generování kódu. Server podporuje načítání OpenAPI souborů ve formátu JSON nebo YAML a poskytuje výsledky v YAML pro lepší porozumění LLM.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou popsány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

OpenAPI Schema MCP Server nabízí následující nástroje pro LLM:

• list-endpoints: Vypíše všechny API cesty a jejich HTTP metody se souhrny ve vnořené objektové struktuře.
• get-endpoint: Získá detailní informace o konkrétním endpointu včetně parametrů a odpovědí.
• get-request-body: Poskytuje schéma těla požadavku pro konkrétní endpoint a HTTP metodu.
• get-response-schema: Vrací schéma odpovědi pro konkrétní endpoint, metodu a status kód.
• get-path-parameters: Načte parametry pro konkrétní cestu.
• list-components: Vypíše všechny komponenty schématu (schémata, odpovědi, parametry atd.).
• get-component: Vrací detailní definici konkrétní komponenty.
• list-security-schemes: Vypíše všechna dostupná bezpečnostní schémata v API.
• get-examples: Získá příklady pro konkrétní komponentu nebo endpoint.
• search-schema: Vyhledává v cestách, operacích a schématech ve specifikaci OpenAPI.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Prozkoumávání a dokumentace API: Vývojáři nebo LLM mohou rychle vypsat endpointy, parametry a schémata, což usnadňuje dokumentaci i pochopení struktury API.
• Automatizované generování kódu: Díky programovému načítání schémat požadavků a odpovědí mohou nástroje generovat klientské knihovny nebo úryvky kódu pro interakci s API.
• Testování a validace API: Testovací nástroje mohou využít tento server k načtení parametrů a příkladů payloadů, což podporuje automatizované i ruční testování API.
• Bezpečnostní kontrola: Analýza dostupných bezpečnostních schémat a jejich implementace napříč endpointy pro ověření správného zabezpečení API.
• Vyhledávání a analýza schémat: Rychlé nalezení a analýza komponent schématu nebo endpointů souvisejících s konkrétní entitou či funkcí ve velkých specifikacích API.

Jak jej nastavit

Windsurf

Nebyly poskytnuty žádné instrukce k nastavení pro Windsurf.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a npx.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Claude Desktop:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Přidejte OpenAPI Schema MCP server pod objekt mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "OpenAPI Schema": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-openapi-schema", "/ABSOLUTNÍ/CESTA/K/openapi.yaml"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že je server dostupný ve vašem Claude UI.

Cursor

Nebyly poskytnuty žádné instrukce k nastavení pro Cursor.

Cline

Claude Code CLI

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a npx.
2. Přidejte OpenAPI Schema MCP server:

   claude mcp add openapi-schema npx -y mcp-openapi-schema
   

   Nebo s konkrétním souborem schématu:

   claude mcp add petstore-api npx -y mcp-openapi-schema ~/Projects/petstore.yaml
   

3. Ověřte registraci:

   claude mcp list
   claude mcp get openapi-schema
   

4. Volitelně server odeberte:

   claude mcp remove openapi-schema
   

5. Používejte nástroje ve své relaci Claude Code.

Zabezpečení API klíčů

Nebyly poskytnuty informace o zabezpečení API klíčů nebo použití environmentálních proměnných.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a připojením k AI agentovi:

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

{
  "MCP-nazev": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://vasmcpserver.priklad/cestakmcp/url"
  }
}

Po nakonfigurování může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “MCP-nazev” na skutečný název vašeho MCP serveru (např. “github-mcp”, “weather-api” atd.) a nahradit URL adresou vašeho vlastního MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupné dokumentace je OpenAPI Schema MCP Server vysoce specializovaný pro prozkoumávání OpenAPI prostřednictvím LLM, nabízí silnou sadu nástrojů, ale postrádá detaily o promtp šablonách, zdrojích, práci s API klíči a pokročilých MCP funkcích. Pro OpenAPI použití je robustní; pro širší funkce MCP je omezený.

MCP skóre

Hodnocení:
Tento MCP server bych hodnotil 6/10. Je dobře definovaný pro prozkoumávání OpenAPI schémat a nabízí silnou sadu nástrojů, ale chybí mu dokumentace k MCP prompt šablonám, explicitní definice zdrojů, bezpečnostní doporučení a nezmiňuje podporu pro roots nebo vzorkování. Absence licence je také významným omezením pro otevřenou spolupráci.