OpenAPI Schema Explorer MCP Server

Co dělá MCP Server “OpenAPI Schema Explorer”?

OpenAPI Schema Explorer MCP Server poskytuje tokenově efektivní přístup ke specifikacím OpenAPI/Swagger prostřednictvím MCP zdrojů, což umožňuje klientskou exploraci API schémat. Tento server slouží jako most mezi AI asistenty a externí API dokumentací, takže nástroje a LLM (Large Language Models) mohou programově dotazovat, číst a analyzovat API specifikace. Díky zpřístupnění specifikací OpenAPI/Swagger jako strukturovaných zdrojů zjednodušuje úkoly jako objevování endpointů, kontrolu parametrů a validaci schémat, čímž vylepšuje vývojový workflow pro týmy integrující nebo stavějící nad třetími API. Server je obzvlášť užitečný pro vývojáře a AI agenty, kteří chtějí automatizovat analýzu API dokumentace, zlepšit generování kódu nebo validovat integrační body škálovatelně a standardizovaně.

Seznam šablon promptů

Žádné explicitní šablony promptů nejsou uvedeny v dostupných souborech repozitáře ani v dokumentaci.

Seznam zdrojů

• OpenAPI/Swagger specifikace
  Zpřístupňuje dokumenty specifikací OpenAPI a Swagger jako strukturované MCP zdroje pro efektivní získávání a prozkoumávání.
• API endpointy
  Poskytuje pohled na všechny dostupné endpointy v rámci dané OpenAPI/Swagger specifikace pro snadný výpis a výběr.
• Definice schémat
  Umožňuje přístup k definicím schémat a komponent v API specifikaci, což podporuje úkoly validace a kontroly typů.

Seznam nástrojů

V souboru server.py ani v jiných vstupních bodech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní nástroje.

Případy užití tohoto MCP serveru

• Prozkoumávání API dokumentace
  Umožňuje AI asistentům a vývojářům programově procházet a navigovat v dokumentaci OpenAPI/Swagger, což zlepšuje onboarding i automatizaci.
• Objevování endpointů
  Umožňuje rychlou identifikaci a výpis dostupných endpointů v cílovém API, což podporuje rychlé prototypování a integraci.
• Validace schémat
  Umožňuje automatizovanou validaci schémat požadavků a odpovědí, zajišťuje kompatibilitu a snižuje chyby integrace.
• Podpora generování kódu
  Poskytuje strukturovaný přístup k detailům specifikace, což pomáhá nástrojům, které generují klientský kód či stuby z OpenAPI definic.
• Nastavení automatizovaného testování
  Pomáhá s extrakcí testovacích případů nebo mock dat zpřístupněním schémat a parametrů potřebných pro sestavení API požadavků.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány potřebné předpoklady (např. Node.js, případně Docker).
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf (typicky windsurf.config.json).
3. Přidejte OpenAPI Schema Explorer MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný z vašeho klienta.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-schema-explorer": {
      "env": {
        "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte potřebné závislosti (Node.js atd.).
2. Upravte MCP konfigurační soubor platformy Claude.
3. Vložte následující JSON do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
5. Ověřte, že je MCP server uveden mezi dostupnými integracemi.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Ověřte, že je nainstalován Node.js a další potřebné komponenty.
2. Otevřete nastavení nebo konfigurační soubor platformy Cursor.
3. Přidejte MCP server tímto způsobem:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a znovu načtěte Cursor.
5. Ověřte integraci výpisem dostupných serverů.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Cline

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány všechny předpoklady (Node.js atd.).
2. Najděte a otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Vložte tento JSON pro aktivaci serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Ověřte, že se MCP server objeví ve vašem prostředí.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Jak tento MCP použít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “openapi-schema-explorer” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného poskytuje OpenAPI Schema Explorer MCP užitečnou dokumentaci a nastavení, ale postrádá explicitní šablony promptů a definice nástrojů, což omezuje jeho agentní univerzálnost. Je to solidní MCP zaměřený na zdroje, ale pro pokročilé využití může vyžadovat další rozvoj či dokumentaci.
Hodnocení: 6/10

MCP Skóre