Serveur MCP Any OpenAPI

À quoi sert le serveur MCP “Any OpenAPI” ?

Le serveur MCP “Any OpenAPI” est un outil conçu pour connecter des assistants IA—tels que Claude—à n’importe quelle API externe exposant une spécification OpenAPI (Swagger). Il permet la recherche sémantique dans de larges documents OpenAPI, en découpant intelligemment les endpoints pour une découverte et une interaction rapides. Ainsi, les clients IA peuvent trouver les endpoints API pertinents par des requêtes en langage naturel (ex : “lister les produits”), récupérer instantanément la documentation complète des endpoints et exécuter des requêtes API directement depuis le serveur. Ce serveur est idéal pour intégrer des API privées ou volumineuses dans des workflows pilotés par IA, simplifiant des opérations comme les requêtes de base de données ou les intégrations API personnalisées sans mises à jour manuelles fréquentes.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné dans la documentation ou le code disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée ou décrite dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

• custom_api_request_schema
  Découvrez les endpoints API pertinents en effectuant une recherche sémantique dans la spécification OpenAPI. Cet outil expose des extraits de documentation d’endpoint à partir de requêtes en langage naturel.
• custom_make_request
  Exécutez une requête API sur l’endpoint sélectionné. Permet à l’assistant IA d’interagir directement avec l’API, en soumettant des requêtes et en récupérant les réponses.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Intégration d’API pour services privés
  Connectez facilement Claude ou d’autres assistants à des APIs privées en fournissant l’URL JSON OpenAPI, permettant une interaction sécurisée et dynamique avec les systèmes internes.
• Découverte rapide de endpoints
  Utilisez la recherche sémantique en mémoire (propulsée par FAISS et MiniLM-L3) pour trouver rapidement les endpoints API pertinents, même dans de volumineux documents OpenAPI complexes.
• Exécution automatisée de requêtes API
  Permettez aux clients IA non seulement de découvrir mais aussi d’exécuter des requêtes API, activant des workflows comme la gestion des produits, des commandes ou la recherche d’utilisateurs sans outils additionnels.
• Accès contextuel à la documentation API
  Récupérez instantanément la documentation spécifique à un endpoint, facilitant la découverte détaillée des paramètres et l’automatisation assistée par IA.
• Intégration avec Claude Desktop ou clients similaires
  Conçu pour fonctionner avec le client MCP de Claude, surmonte les limites de taille de document et permet l’exploitation pratique de grandes APIs dans des applications IA de bureau.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et Windsurf installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez l’entrée @any-openapi/mcp-server@latest dans l’objet mcpServers.
4. Fournissez la commande et les variables d’environnement nécessaires (comme OPENAPI_JSON_DOCS_URL).
5. Sauvegardez et redémarrez Windsurf, puis vérifiez que le serveur apparaît comme attendu.

Exemple JSON :

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

Sécuriser les clés API :

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

Claude

1. Vérifiez que Claude prend en charge l’intégration de serveur MCP.
2. Ouvrez les paramètres ou le panneau de configuration des serveurs MCP.
3. Insérez les détails du serveur avec la commande et les variables d’environnement.
4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Claude si nécessaire.
5. Confirmez que le serveur est détecté et actif.

Exemple JSON :

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

Cursor

1. Installez Cursor et accédez à la section de configuration du serveur MCP.
2. Ajoutez une nouvelle entrée de serveur MCP avec le package @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Définissez les variables d’environnement nécessaires pour votre API.
4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez l’intégration en listant les outils disponibles.

Exemple JSON :

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

Cline

1. Ouvrez votre fichier de configuration Cline.
2. Ajoutez la configuration du serveur MCP pour @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Définissez les variables d’environnement requises.
4. Sauvegardez et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que le serveur figure parmi les serveurs MCP actifs.

Exemple JSON :

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

Sécurisation des clés API :
Utilisez les variables d’environnement comme ci-dessus pour éviter d’exposer des identifiants sensibles.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “any-openapi” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par le bon endpoint.

Vue d’ensemble

Support des racines (roots) : Non spécifié dans la documentation ou le code disponible.

D’après la documentation fournie et l’analyse ci-dessus, ce serveur MCP est ciblé, fonctionnel et particulièrement adapté à l’intégration d’API et à la découverte dynamique de endpoints, mais il manque d’exemples de prompts/ressources explicites et de documentation sur l’échantillonnage ou les racines. Sa configuration et ses pratiques de sécurité sont claires et standard.

Notre avis

Ce serveur MCP est très pratique pour les développeurs souhaitant intégrer de grandes ou privées APIs avec des assistants IA, notamment Claude. Il est particulièrement utile pour la découverte sémantique de endpoints et l’exécution directe de requêtes API, même si une documentation plus fournie et des définitions de ressources seraient utiles. Dans l’ensemble, c’est un serveur solide et ciblé, mais pas un exemple exhaustif de toutes les fonctionnalités MCP.

Note : 7/10

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