OpenAPI MCP Server

API OpenAPI MCP Server Integration

Kontakt os for at hoste din MCP-server i FlowHunt

FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.

Hvad gør “OpenAPI” MCP Server?

OpenAPI MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at forbinde AI-assistenter (såsom Claude og Cursor) med mulighed for at søge og udforske OpenAPI-specifikationer via oapis.org. Ved at fungere som en bro gør den det muligt for AI-modeller at opnå en omfattende forståelse af komplekse API’er med et enkelt sprog. Serveren følger en tretrinsproces: identificerer den nødvendige OpenAPI-specifikation, opsummerer den i tilgængelige termer og detaljerer endpoints og deres anvendelse. Selvom den ikke udfører API-endpoints direkte (på grund af autentificeringsbegrænsninger), er den fremragende til at give API-overblik, lette kodegenerering og understøtte udviklingsarbejdsgange, hvor forståelse og dokumentation af API-struktur er essentiel.

Liste over prompts

  • Oversigtsprompt: Anmoder om en opsummering og forståelse af en OpenAPI-specifikation.
  • Driftsdetaljer-prompt: Henter detaljerede beskrivelser af specifikke API-operationer.
  • Endpoint-identifikationsprompt: Finder frem til, hvilke endpoints der er relevante baseret på en forespørgsel.
Logo

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Liste over ressourcer

  • OpenAPI-specifikationsoversigt: Giver opsummeringer af hele API-specifikationer.
  • API-driftsdetaljer: Leverer kontekstuelle detaljer om specifikke endpoints og deres parametre.
  • Formatfleksibilitet: Understøtter både JSON- og YAML-formaterede API-specifikationer.
  • Kompatibilitetsressource: Testede ressourcer med Claude Desktop og Cursor for problemfri kontekstlevering.

Liste over værktøjer

  • Der eksponeres ingen eksekverbare værktøjer i v2; serveren fokuserer på udforskning og at give kontekst om API’er, men tillader ikke direkte udførelse af endpoints som værktøjer.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • API-dokumentationsgenerering: Generer automatisk læsbar dokumentation fra komplekse OpenAPI-specs, så API’er bliver lettere at forstå for udviklere.
  • Støtte til API-kodegenerering: Hjælp udviklere med at generere klientkode ved at give klare endpoint-beskrivelser og brugsdetaljer.
  • API-opdagelse og -udforskning: Identificér og opsummer hurtigt tilgængelige endpoints, hvilket hjælper teams eller AI-modeller med at opdage API-muligheder.
  • Kontekstlevering til AI-agenter: Giv relevant API-kontekst til LLM’er eller agenter, hvilket forbedrer deres evne til at besvare spørgsmål eller skrive kode, der involverer eksterne API’er.
  • Onboarding og træning: Hjælp nye teammedlemmer eller AI-agenter med at lære om ukendte API’er gennem forenklede opsummeringer og opdeling af operationer.

Sådan sætter du det op

Windsurf

  1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
  2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Tilføj OpenAPI MCP Server til sektionen mcpServers med det angivne JSON-udsnit.
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Verificér forbindelsen til MCP-serveren.

Eksempel på konfiguration:

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

Bemærk: Beskyt dine API-nøgler ved at bruge miljøvariabler som vist ovenfor.

Claude

  1. Installer Node.js.
  2. Gå til Claudes MCP-integrationsindstillinger.
  3. Tilføj OpenAPI MCP-serveren med følgende konfiguration.
  4. Gem indstillingerne og genstart Claude.
  5. Bekræft, at serveren er tilgængelig som en MCP-ressource.

Eksempel på konfiguration:

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

Cursor

  1. Sørg for, at Node.js er installeret.
  2. Find Cursors konfigurationsfil.
  3. Indsæt OpenAPI MCP-serveren under mcpServers.
  4. Gem og genstart Cursor.
  5. Test med en eksempel OpenAPI-forespørgsel.

Eksempel på konfiguration:

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

Cline

  1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er installeret.
  2. Rediger Clines konfigurationsfil for at inkludere OpenAPI MCP.
  3. Tilføj følgende JSON-blok.
  4. Gem ændringerne og genstart Cline.
  5. Bekræft, at MCP-serveren er aktiv.

Eksempel på konfiguration:

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

Sikring af API-nøgler:
Gem følsomme nøgler i miljøvariabler og referér til dem i din konfiguration som vist i env-egenskaben.

Sådan bruger du 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:

FlowHunt MCP flow

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

{
  "openapi-mcp": {
    "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 dets funktioner og muligheder. Husk at ændre “openapi-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængeligDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over prompts
Liste over ressourcer
Liste over værktøjerIngen endpoint-udførelse, kun kontekst/udforskning
Sikring af API-nøglerBruger miljøvariabler i opsætningen
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke nævnt

Vores mening

OpenAPI MCP Server er en fokuseret og nyttig MCP, der udmærker sig ved at levere kontekst og udforskningsværktøjer til OpenAPI-specifikationer. Dens manglende endpoint-udførelse er en begrænsning for nogle avancerede brugsscenarier, og sampling/roots-support er ikke dokumenteret. Dog gør dens tydelige opsætningsvejledning, stærke kodebase og aktive brug i fællesskabet den til et stærkt tilbud for udviklere, der har brug for API-kontekst og støtte til kodegenerering.

MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj✅ (kontekstværktøjer)
Antal forks76
Antal stjerner691

Ofte stillede spørgsmål

Prøv OpenAPI MCP Server på FlowHunt

Giv dine AI-arbejdsgange et boost med avanceret API-kontekst, automatisk dokumentation og problemfri integration i FlowHunt og populære AI-agenter.

Lær mere

Enhver OpenAPI MCP Server
Enhver OpenAPI MCP Server

Enhver OpenAPI MCP Server

Forbind AI-assistenter som Claude til enhver API med en OpenAPI (Swagger) specifikation. Any OpenAPI MCP Server muliggør semantisk opdagelse af endpoints og dir...

5 min læsning
AI MCP Server +4
OpenRPC MCP Server
OpenRPC MCP Server

OpenRPC MCP Server

OpenRPC MCP Server forbinder AI-assistenter med JSON-RPC-understøttede systemer via OpenRPC-specifikationen og muliggør programmerbar, dynamisk integration med ...

4 min læsning
MCP Server OpenRPC +5
Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server
Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server

Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server

Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server forbinder AI-assistenter til Alibaba Cloud RDS-databaser via OpenAPI og muliggør automatiseret databasestyring, sikker hånd...

4 min læsning
Cloud Automation AI Integration +5