Hvad gør “OpenAPI Schema” MCP Server?

OpenAPI Schema MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server designet til at eksponere OpenAPI-schemaoplysninger til Large Language Models (LLM’er) såsom Claude. Ved at give struktureret adgang til OpenAPI-specifikationer gør denne server det muligt for AI-assistenter at udforske og forstå API’er, herunder deres endpoints, parametre, anmodnings- og svarschemaer og meget mere. Dette gør det muligt for udviklere og AI-værktøjer at forespørge på API-strukturer, søge på tværs af specifikationer og hente detaljerede schema-definitioner, hvilket forbedrer arbejdsgange med API-integration, dokumentation og kodegenerering. Serveren understøtter indlæsning af OpenAPI-filer i JSON- eller YAML-format og leverer resultater i YAML for forbedret LLM-forståelse.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner er dokumenteret i repository’et.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i repository’et.

Liste over Værktøjer

OpenAPI Schema MCP Server tilbyder følgende værktøjer til LLM’er:

• list-endpoints: Lister alle API-paths og deres HTTP-metoder med resuméer i en indlejret objektstruktur.
• get-endpoint: Henter detaljeret information om et specifikt endpoint, herunder parametre og svar.
• get-request-body: Giver anmodningsschemaet for et specifikt endpoint og HTTP-metode.
• get-response-schema: Returnerer svarschemaet for et specifikt endpoint, metode og statuskode.
• get-path-parameters: Henter parametre for en specifik path.
• list-components: Lister alle schema-komponenter (schemaer, svar, parametre osv.).
• get-component: Returnerer den detaljerede definition for en specifik komponent.
• list-security-schemes: Lister alle tilgængelige sikkerhedsskemaer i API’et.
• get-examples: Henter eksempler for en specifik komponent eller endpoint.
• search-schema: Søger på tværs af paths, operationer og schemaer i OpenAPI-specifikationen.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• API-udforskning og dokumentation: Udviklere eller LLM’er kan hurtigt liste endpoints, parametre og schemaer, hvilket gør det lettere at dokumentere eller forstå en API’s struktur.
• Automatiseret kodegenerering: Ved programmérbart at hente anmodnings- og svarschemaer kan værktøjer generere klientbiblioteker eller kodeeksempler til API-interaktioner.
• API-test og validering: Testværktøjer kan bruge denne server til at hente parametre og eksempel-payloads og understøtte automatiseret eller manuel API-test.
• Sikkerhedsgennemgang: Analysér tilgængelige sikkerhedsskemaer og deres implementering på tværs af endpoints for at sikre, at API’er er korrekt sikret.
• Schema-søgning og -analyse: Find og analysér hurtigt schema-komponenter eller endpoints relateret til en bestemt entitet eller funktion i store API-specifikationer.

Sådan sættes den op

Windsurf

Ingen installationsinstruktioner angivet for Windsurf.

Claude

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Find din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Tilføj OpenAPI Schema MCP-serveren under objektet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "OpenAPI Schema": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-openapi-schema", "/ABSOLUTE/PATH/TO/openapi.yaml"]
       }
     }
   }
   

4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig i din Claude UI.

Cursor

Ingen installationsinstruktioner angivet for Cursor.

Cline

Claude Code CLI

1. Sørg for, at Node.js og npx er installeret.
2. Tilføj OpenAPI Schema MCP-serveren:

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

   Eller med en specifik schema-fil:

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

3. Bekræft registrering:

   claude mcp list
   claude mcp get openapi-schema
   

4. Fjern eventuelt serveren:

   claude mcp remove openapi-schema
   

5. Brug værktøjerne i din Claude Code-session.

Sikring af API-nøgler

Ingen information angivet om sikring af API-nøgler eller brug af miljøvariabler.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “MCP-name” til det faktiske navn på din MCP-server (f.eks. “github-mcp”, “weather-api” osv.) og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation er OpenAPI Schema MCP Server meget specialiseret til OpenAPI-udforskning via LLM’er og tilbyder et stærkt sæt værktøjer, men mangler detaljer om prompts, ressourcer, håndtering af API-nøgler og avancerede MCP-funktioner. For OpenAPI-brugsscenarier er den robust; for bredere MCP-funktioner er den begrænset.

MCP-score

Vurdering:
Jeg vil vurdere denne MCP-server til 6/10. Selvom den er veldefineret til OpenAPI-schemaudforskning og tilbyder en stærk værktøjspakke, mangler den dokumentation for MCP-promptskabeloner, eksplicitte ressource-definitioner, bedste praksis for sikkerhed og nævner ikke understøttelse af roots eller sampling. Fraværet af en LICENS er også en væsentlig begrænsning for åbent samarbejde.