OpenAPI スキーマエクスプローラー MCP サーバー

「OpenAPI スキーマエクスプローラー」MCP サーバーは何をする？

OpenAPI スキーマエクスプローラー MCP サーバーは、MCP リソースを通じて OpenAPI/Swagger 仕様へのトークン効率の良いアクセスを提供し、クライアント側で API スキーマを探索できるようにします。このサーバーは AI アシスタントと外部 API ドキュメントの橋渡しを行い、ツールや LLM（大規模言語モデル）が API 仕様をプログラムで検索・読み取り・分析できるようにします。OpenAPI/Swagger 仕様を構造化リソースとして公開することで、エンドポイント発見やパラメータの調査・スキーマ検証などの作業を効率化し、サードパーティ API との統合や高度な開発ワークフローを支援します。特に API ドキュメント解析の自動化やコード生成の向上、連携ポイントの検証を標準化・スケーラブルにしたい開発者や AI エージェントに有用です。

プロンプト一覧

リポジトリファイルやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

• OpenAPI/Swagger 仕様
  OpenAPI や Swagger 仕様ドキュメントを構造化 MCP リソースとして公開し、効率的な取得・探索を可能にします。
• API エンドポイント
  指定した OpenAPI/Swagger 仕様内の利用可能なエンドポイントをリソースとして一覧表示・選択できます。
• スキーマ定義
  API 仕様内のスキーマ定義やコンポーネントにアクセスでき、検証や型チェック業務をサポートします。

ツール一覧

リポジトリの server.py またはエントリポイントファイルに明示的なツール定義はありません。

この MCP サーバーのユースケース

• API ドキュメント探索
  AI アシスタントや開発者が OpenAPI/Swagger ドキュメントをプログラムで探索・ナビゲートでき、オンボーディングや自動化が向上します。
• エンドポイント発見
  対象 API の利用可能なエンドポイントを素早く特定・一覧化し、プロトタイピングや連携を支援します。
• スキーマ検証
  リクエストやレスポンスのスキーマ自動検証を実現し、互換性維持や連携エラー削減に役立ちます。
• コード生成支援
  仕様の詳細に構造的にアクセスでき、OpenAPI 定義からクライアントコードやスタブの自動生成ツールを支援します。
• 自動テストセットアップ
  スキーマやパラメータを公開することで、API リクエスト作成に必要なテストケースやモックデータの抽出を補助します。

セットアップ方法

Windsurf

1. 必要な前提条件（Node.js、必要なら Docker など）をインストールします。
2. Windsurf の設定ファイル（通常 windsurf.config.json）を見つけます。
3. 下記 JSON スニペットを使い、OpenAPI スキーマエクスプローラー MCP サーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Windsurf を再起動します。
5. サーバーが正常に動作し、クライアントからアクセスできることを確認してください。

API キーのセキュリティ確保:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-schema-explorer": {
      "env": {
        "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 必要な依存関係（Node.js など）をインストールします。
2. Claude プラットフォームの MCP 設定ファイルを編集します。
3. mcpServers セクションの下に次の JSON を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存し Claude を再起動します。
5. MCP サーバーが利用可能な連携リストに表示されていることを確認します。

API キーのセキュリティ確保:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Node.js などの前提条件がインストールされていることを確認します。
2. Cursor プラットフォームの設定や設定ファイルを開きます。
3. MCP サーバーを次のように追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存して Cursor を再読み込みします。
5. 利用可能サーバー一覧で連携が確認できるかチェックします。

API キーのセキュリティ確保:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Cline

1. 必要な前提条件（Node.js など）をインストールします。
2. Cline の設定ファイルを探して開きます。
3. 次の JSON を挿入しサーバーを有効化します:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. ファイルを保存し、Cline を再起動します。
5. MCP サーバーが環境内に表示されていることを確認します。

API キーのセキュリティ確保:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

フロー内でこの MCP を使うには

FlowHunt で MCP を利用する

FlowHunt のワークフローに MCP サーバーを組み込むには、MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントと接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システム MCP 設定セクションで、次の JSON 形式で MCP サーバーの詳細を入力します。

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

設定後、AI エージェントはこの MCP の全機能にアクセスできるようになります。“openapi-schema-explorer” をご自身の MCP サーバー名に、URL をご自身の MCP サーバー URL に変更してください。

概要

上記より、OpenAPI スキーマエクスプローラー MCP は有用なドキュメントとセットアップ手順を提供しますが、明示的なプロンプトやツール定義がなく、エージェント的な万能性は標準で限定的です。リソース指向の堅実な MCP ですが、高度な利用には更なる開発やドキュメント強化が必要かもしれません。
評価: 6/10

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