OpenAPI MCP Server

Cosa fa l’“OpenAPI” MCP Server?

L’OpenAPI MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per collegare assistenti AI (come Claude e Cursor) con la possibilità di cercare ed esplorare le specifiche OpenAPI tramite oapis.org. Agendo da ponte, consente ai modelli AI di acquisire una comprensione approfondita di API complesse utilizzando un linguaggio semplice. Il server segue un processo in tre fasi: identifica la specifica OpenAPI richiesta, la riassume in termini accessibili e dettaglia gli endpoint e il loro utilizzo. Pur non eseguendo direttamente gli endpoint API (a causa di limitazioni di autenticazione), eccelle nel fornire panoramiche API, facilitare la generazione di codice e supportare i workflow di sviluppo in cui è essenziale comprendere e documentare la struttura delle API.

Elenco dei prompt

• Prompt panoramica: Richiede un riepilogo e la comprensione di una specifica OpenAPI.
• Prompt dettagli operazione: Recupera descrizioni dettagliate di specifiche operazioni API.
• Prompt identificazione endpoint: Determina quali endpoint sono rilevanti in base a una query.

Elenco delle risorse

• Panoramica specifica OpenAPI: Fornisce riepiloghi dell’intera specifica API.
• Dettagli operazione API: Fornisce dettagli contestuali su specifici endpoint e i loro parametri.
• Flessibilità di formato: Supporta specifiche API sia in formato JSON che YAML.
• Risorsa compatibilità: Risorse testate con Claude Desktop e Cursor per fornire contesto senza interruzioni.

Elenco degli strumenti

• Nessuno strumento eseguibile è esposto nella v2; il server si concentra su esplorazione e fornitura di contesto sulle API ma non consente l’esecuzione diretta degli endpoint come strumenti.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Generazione documentazione API: Genera automaticamente documentazione leggibile a partire da specifiche OpenAPI complesse, rendendo le API più facili da comprendere per gli sviluppatori.
• Supporto alla generazione di codice API: Aiuta gli sviluppatori nella generazione di codice client fornendo descrizioni chiare degli endpoint e dettagli d’uso.
• Scoperta ed esplorazione API: Identifica rapidamente e riassume gli endpoint disponibili, aiutando team o modelli AI a scoprire le capacità di un’API.
• Fornitura di contesto per agenti AI: Fornisce contesto API rilevante a LLM o agenti, migliorando la loro capacità di rispondere a domande o scrivere codice che coinvolge API esterne.
• Onboarding e formazione: Aiuta nuovi membri del team o agenti AI a conoscere API sconosciute tramite riepiloghi semplificati e scomposizione delle operazioni.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi l’OpenAPI MCP Server nella sezione mcpServers usando il frammento JSON fornito.
4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la connessione al server MCP.

Esempio di configurazione:

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

Nota: Proteggi le tue chiavi API utilizzando variabili di ambiente come mostrato sopra.

Claude

1. Installa Node.js.
2. Accedi alle impostazioni di integrazione MCP di Claude.
3. Aggiungi il server OpenAPI MCP con la seguente configurazione.
4. Salva le impostazioni e riavvia Claude.
5. Conferma che il server sia disponibile come risorsa MCP.

Esempio di configurazione:

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

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Individua il file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci il server OpenAPI MCP sotto mcpServers.
4. Salva e riavvia Cursor.
5. Testa con una query OpenAPI di esempio.

Esempio di configurazione:

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

Cline

1. Installa Node.js se non è già installato.
2. Modifica il file di configurazione di Cline per includere l’OpenAPI MCP.
3. Aggiungi il seguente blocco JSON.
4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Conferma che il server MCP sia attivo.

Esempio di configurazione:

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

Protezione delle chiavi API:
Archivia le chiavi sensibili in variabili di ambiente e fai riferimento a esse nella configurazione come mostrato nella proprietà env.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “openapi-mcp” con il nome reale del tuo MCP server e la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

OpenAPI MCP Server è un MCP focalizzato e utile che eccelle nel fornire strumenti di contesto ed esplorazione per specifiche OpenAPI. La mancanza di esecuzione degli endpoint è una limitazione per alcuni casi d’uso avanzati, e il supporto sampling/roots non è documentato. Tuttavia, le istruzioni di setup chiare, l’ottimo codice e l’uso attivo nella community lo rendono una solida proposta per sviluppatori che necessitano di contesto API e supporto alla generazione di codice.

Punteggio MCP