OpenAPI Schema MCP Server

Was macht der “OpenAPI Schema” MCP Server?

Der OpenAPI Schema MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um OpenAPI-Schemainformationen für Large Language Models (LLMs) wie Claude bereitzustellen. Durch den strukturierten Zugriff auf OpenAPI-Spezifikationen ermöglicht dieser Server KI-Assistenten, APIs zu erkunden und zu verstehen – einschließlich Endpunkte, Parameter, Anfrage- und Antwortschemas und mehr. So können Entwickler und KI-Tools API-Strukturen abfragen, in Spezifikationen suchen und detaillierte Schemadefinitionen abrufen, was Workflows rund um API-Integration, Dokumentation und Codegenerierung verbessert. Der Server unterstützt das Laden von OpenAPI-Dateien im JSON- oder YAML-Format und liefert Ergebnisse in YAML für ein besseres LLM-Verständnis.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Bereit, Ihr Geschäft zu erweitern?

Starten Sie heute Ihre kostenlose Testversion und sehen Sie innerhalb weniger Tage Ergebnisse.

Demo anfragen Anmelden

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

Der OpenAPI Schema MCP Server stellt LLMs folgende Tools zur Verfügung:

• list-endpoints: Listet alle API-Pfade und deren HTTP-Methoden mit Zusammenfassungen in einer verschachtelten Objektstruktur auf.
• get-endpoint: Ruft detaillierte Informationen zu einem bestimmten Endpunkt ab, einschließlich Parameter und Antworten.
• get-request-body: Gibt das Request-Body-Schema für einen bestimmten Endpunkt und eine HTTP-Methode zurück.
• get-response-schema: Liefert das Antwortschema für einen bestimmten Endpunkt, eine Methode und einen Statuscode.
• get-path-parameters: Holt die Parameter für einen bestimmten Pfad.
• list-components: Listet alle Schema-Komponenten (Schemas, Antworten, Parameter usw.) auf.
• get-component: Gibt die detaillierte Definition für eine bestimmte Komponente zurück.
• list-security-schemes: Listet alle verfügbaren Sicherheits-Schemes der API auf.
• get-examples: Ruft Beispiele für eine bestimmte Komponente oder einen Endpunkt ab.
• search-schema: Durchsucht Pfade, Operationen und Schemas in der OpenAPI-Spezifikation.

Abonnieren Sie unseren Newsletter

Erhalten Sie die neuesten Tipps, Trends und Angebote kostenlos.

E-Mail-Adresse

Abonnieren

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• API-Erkundung und Dokumentation: Entwickler oder LLMs können Endpunkte, Parameter und Schemas schnell auflisten, um die Dokumentation oder das Verständnis einer API-Struktur zu erleichtern.
• Automatisierte Codegenerierung: Durch das programmgesteuerte Abrufen von Anfrage- und Antwortschemas können Tools Client-Bibliotheken oder Code-Snippets für API-Interaktionen generieren.
• API-Tests und Validierung: Testtools können diesen Server nutzen, um Parameter und Beispiel-Payloads abzurufen und damit automatisierte oder manuelle API-Tests zu unterstützen.
• Sicherheitsüberprüfung: Analysieren Sie verfügbare Sicherheits-Schemes und deren Implementierung über Endpunkte hinweg, um die Sicherheit von APIs zu gewährleisten.
• Schemasuche und -analyse: Finden und analysieren Sie schnell Schema-Komponenten oder Endpunkte, die sich auf eine bestimmte Entität oder Funktion in großen API-Spezifikationen beziehen.

Einrichtung

Windsurf

Keine Setup-Anweisungen für Windsurf bereitgestellt.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npx installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Claude Desktop-Konfigurationsdatei:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Fügen Sie den OpenAPI Schema MCP Server unter dem Objekt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server in Ihrer Claude-Oberfläche verfügbar ist.

Cursor

Keine Setup-Anweisungen für Cursor bereitgestellt.

Cline

Claude Code CLI

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npx installiert sind.
2. Fügen Sie den OpenAPI Schema MCP Server hinzu:

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

   Oder mit einer spezifischen Schema-Datei:

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

3. Registrierung überprüfen:

   claude mcp list
   claude mcp get openapi-schema
   

4. Optional: Entfernen Sie den Server:

   claude mcp remove openapi-schema
   

5. Nutzen Sie die Tools in Ihrer Claude Code-Session.

Sicherung von API-Schlüsseln

Keine Informationen zur Sicherung von API-Schlüsseln oder zur Verwendung von Umgebungsvariablen bereitgestellt.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zuerst 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 Bereich der System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen (z. B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation ist der OpenAPI Schema MCP Server hoch spezialisiert auf die OpenAPI-Erkundung mit LLMs, bietet ein starkes Toolset, aber es fehlen Details zu Prompts, Ressourcen, API-Key-Handling und erweiterten MCP-Features. Für OpenAPI-Anwendungsfälle ist er robust; für breitere MCP-Funktionen ist er eingeschränkt.

MCP Score

Bewertung:
Ich bewerte diesen MCP Server mit 6/10. Er ist gut definiert für die OpenAPI-Schema-Erkundung und bietet ein starkes Toolset, aber es fehlen Dokumentation zu MCP-Prompt-Vorlagen, explizite Ressourcendefinitionen, Sicherheits-Best-Practices und Hinweise zu Roots oder Sampling. Das Fehlen einer LICENSE ist ebenfalls eine wesentliche Einschränkung für offene Zusammenarbeit.