Tyk Dashboard MCP Server

Hvad gør “Tyk Dashboard” MCP Server?

Tyk Dashboard MCP Server er et dynamisk værktøj, der er designet til at omdanne OpenAPI- eller Swagger-specifikationer til tilgængelige MCP (Model Context Protocol) servere. Derved gør den det muligt for AI-assistenter at interagere direkte med REST API’er, så API-endpoints bliver tilgængelige som værktøjer for forbedrede udviklerarbejdsgange. Tyk Dashboard MCP Server muliggør problemfri integration af eksterne API’er med AI-drevne klienter og giver automatiseret support til opgaver som API-forespørgsler, godkendelse og parameterhåndtering. Dens dynamiske indlæsningsegenskaber, support for overlays og tilpasselige mappings gør den ideel til at eksponere enhver RESTful API for LLM-drevne agenter. Udviklere får fordel af at gøre deres API’er straks tilgængelige for forespørgsler, filhåndtering og andre automatiserede handlinger, hvilket strømliner integrationen og reducerer manuelt arbejde.

Liste over Prompts

Ingen information om genanvendelige prompt-skabeloner angivet i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer (som MCP-ressourcer) er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kodebase.

Liste over Værktøjer

• Dynamiske OpenAPI-operationer som værktøjer
  Serveren eksponerer automatisk hver operation, der er defineret i en indlæst OpenAPI-specifikation, som et MCP-værktøj. Hver REST API-endpoint (fx GET, POST, PUT, DELETE-ruter) bliver en AI-adgangbar funktion, med fuld support for parametre, godkendelse og metadata om operationen.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• API-integration til AI-assistenter
  Eksponer straks enhver OpenAPI-kompatibel API for LLM-drevne agenter til forespørgsler, opdatering eller styring af eksterne datakilder.
• Hurtig prototyping af API-drevne arbejdsgange
  Gør det muligt for udviklere hurtigt at teste og iterere på arbejdsgange, der involverer eksterne API’er, ved at gøre endpoints tilgængelige som konfigurerbare værktøjer i AI-miljøer.
• Automatiseret API-test
  Brug LLM’er til at automatisere og validere API-forespørgsler, -svar og godkendelsesflows via MCP-serveren.
• Brugerdefinerede API-værktøjer til interne teams
  Giv interne brugere eller teams mærkede, AI-adgangbare versioner af virksomheds-API’er til automatisering, rapportering eller administration.
• Standardiserede AI-API-grænseflader
  Omdan API-endpoints til standardiserede, opdagelige værktøjer, der kan genbruges på tværs af flere LLM-agenter eller udviklingsprojekter.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning for Windsurf angivet.

Claude

1. Sørg for, at du har Node.js installeret på din computer.
2. Åbn Claude Desktop og gå til Indstillinger > Udvikler.
3. Rediger eller opret konfigurationsfilen:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Tilføj denne konfiguration (tilpas efter behov):

{
  "mcpServers": {
    "api-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tyktechnologies/api-to-mcp",
        "--spec",
        "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json"
      ],
      "enabled": true
    }
  }
}

5. Genstart Claude Desktop.
6. Du bør nu se et hammerikon i chat-inputten for API-værktøjer.

Cursor

Ingen opsætningsvejledning for Cursor angivet.

Cline

Ingen opsætningsvejledning for Cline angivet.

Sikring af API-nøgler

Selvom serveren understøtter overførsel af brugerdefinerede HTTP-headers via miljøvariabler og CLI, er der ikke givet et eksplicit eksempel på sikring af API-nøgler i konfigurationen. Brugere skal sikre, at følsomme nøgler indlæses via miljøvariabler i deres system eller deployments-konfiguration.

Eksempel (konceptuelt):

{
  "mcpServers": {
    "api-tools": {
      "env": {
        "API_KEY": "your_api_key"
      },
      "inputs": {
        "header": "Authorization: Bearer ${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Bemærk: Tilpas dette i henhold til dit miljø og dine sikkerhedspolitikker.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow 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 system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved at bruge 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 kapaciteter. Husk at ændre “MCP-name” til det faktiske navn på din MCP-server (fx “github-mcp”, “weather-api” osv.) og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Roots support: Tilstedeværelsen af en .roo-mappe antyder, at root-grænser kan være understøttet, men det er ikke eksplicit dokumenteret.

Baseret på de to tabeller giver Tyk Dashboard MCP Server en robust måde at omdanne OpenAPI-endpoints til AI-anvendelige værktøjer. Dog mangler den dokumentation/eksempler for prompt-skabeloner, eksplicitte MCP-ressourcer og detaljer for nogle platforme. Sampling-support og roots er ikke klart adresseret. Samlet scorer denne MCP-server højt på værktøjsdækning og licens, men kunne forbedres på dokumentation og funktionsbredde.

MCP Score

RATING: 6/10