Jeder OpenAPI MCP Server

Was macht der “Any OpenAPI” MCP Server?

Der “Any OpenAPI” MCP Server ist ein Tool, das entwickelt wurde, um KI-Assistenten – wie Claude – mit jeder externen API zu verbinden, die eine OpenAPI (Swagger)-Spezifikation bereitstellt. Er ermöglicht die semantische Suche in großen OpenAPI-Dokumenten, indem Endpunkte intelligent in Abschnitte unterteilt werden, um eine schnelle Erkennung und Interaktion zu ermöglichen. Dadurch können KI-Clients relevante API-Endpunkte mithilfe von natürlichsprachlichen Suchanfragen (z. B. “Produkte auflisten”) entdecken, vollständige Endpunktdokumentationen sofort abrufen und API-Anfragen direkt vom Server ausführen. Der Server eignet sich ideal für die Integration privater oder großer APIs in KI-gestützte Workflows und rationalisiert Vorgänge wie Datenbankabfragen oder benutzerdefinierte API-Integrationen, ohne häufige manuelle Updates zu erfordern.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code werden keine spezifischen Prompt-Vorlagen erwähnt.

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Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt oder beschrieben.

Liste der Tools

• custom_api_request_schema
  Finden Sie relevante API-Endpunkte, indem Sie eine semantische Suche über die OpenAPI-Spezifikation durchführen. Dieses Tool stellt Dokumentationsabschnitte zu Endpunkten auf Basis natürlichsprachlicher Abfragen bereit.
• custom_make_request
  Führen Sie eine API-Anfrage gegen den ausgewählten Endpunkt aus. Ermöglicht dem KI-Assistenten die direkte Interaktion mit der API, das Senden von Anfragen und das Empfangen von Antworten.

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Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• API-Integration für private Dienste
  Verbinden Sie Claude oder andere Assistenten nahtlos mit privaten APIs, indem Sie die OpenAPI-JSON-URL bereitstellen. So wird eine sichere und dynamische Interaktion mit internen Systemen ermöglicht.
• Schnelle Endpunkt-Erkennung
  Nutzen Sie eine semantische In-Memory-Suche (betrieben durch FAISS und MiniLM-L3), um relevante API-Endpunkte auch in großen und komplexen OpenAPI-Dokumenten schnell zu finden.
• Automatisierte API-Anfrageausführung
  Ermöglichen Sie es KI-Clients, nicht nur Endpunkte zu entdecken, sondern auch API-Anfragen auszuführen. So können Workflows wie Produktauflistung, Bestellmanagement oder Benutzersuche ohne zusätzliche Tools umgesetzt werden.
• Kontextbezogener Zugang zur API-Dokumentation
  Rufen Sie endpunktspezifische Dokumentationen sofort ab und unterstützen Sie so die detaillierte Parameter-Erkennung und -Verwendung für KI-gesteuerte Automatisierung.
• Integration mit Claude Desktop oder ähnlichen Clients
  Entwickelt für die Arbeit mit Claudes MCP-Client, um Größenbeschränkungen von Dokumenten zu überwinden und den praktischen Einsatz großer APIs in Desktop-KI-Anwendungen zu ermöglichen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Windsurf installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Eintrag @any-openapi/mcp-server@latest zum Objekt mcpServers hinzu.
4. Geben Sie den Befehl und alle erforderlichen Umgebungsvariablen (wie OPENAPI_JSON_DOCS_URL) an.
5. Speichern und starten Sie Windsurf neu und prüfen Sie, ob der Server wie erwartet erscheint.

Beispiel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

API-Schlüssel absichern:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Claude die MCP-Serverintegration unterstützt.
2. Öffnen Sie das Einstellungs- oder Konfigurationspanel für MCP-Server.
3. Tragen Sie die Serverdetails mit Befehl und Umgebungsvariablen ein.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude ggf. neu.
5. Bestätigen Sie, dass der Server auffindbar und aktiv ist.

Beispiel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installieren Sie Cursor und navigieren Sie zum MCP-Server-Konfigurationsbereich.
2. Fügen Sie einen neuen MCP-Server-Eintrag mit dem Paket @any-openapi/mcp-server@latest hinzu.
3. Legen Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen für Ihre API fest.
4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie die Integration, indem Sie die verfügbaren Tools auflisten.

Beispiel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
2. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration für @any-openapi/mcp-server@latest hinzu.
3. Legen Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen fest.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der Server unter den aktiven MCP-Servern aufgelistet ist.

Beispiel-JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

API-Schlüssel absichern:
Verwenden Sie wie oben gezeigt Umgebungsvariablen, um sensible Zugangsdaten nicht offenzulegen.

So verwenden Sie dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “any-openapi” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Roots-Unterstützung: Nicht in der verfügbaren Dokumentation oder im Code angegeben.

Basierend auf der bereitgestellten Dokumentation und der obigen Übersicht ist dieser MCP-Server fokussiert, funktional und gut geeignet für API-Integration und dynamische Endpunkt-Erkennung, enthält aber keine expliziten Sample-Prompts/Ressourcen und keine Dokumentation zu Sampling oder Roots. Die Einrichtung und Sicherheitspraxis sind klar und standardmäßig.

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server ist äußerst praktisch für Entwickler, die große oder private APIs mit KI-Assistenten, insbesondere Claude, integrieren möchten. Seine Nützlichkeit für semantische Endpunkt-Erkennung und direkte API-Ausführung ist hoch, allerdings wären mehr Dokumentation und Ressourcendefinition wünschenswert. Insgesamt ist es ein solider, fokussierter Server, aber kein vollständig umfassendes Beispiel für alle MCP-Funktionen.

Bewertung: 7/10

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