Any OpenAPI MCP 서버

“Any OpenAPI” MCP 서버는 무엇을 하나요?

“Any OpenAPI” MCP 서버는 Claude와 같은 AI 어시스턴트를 OpenAPI(Swagger) 명세를 가진 외부 API와 연결하도록 설계된 도구입니다. 이 서버는 대용량 OpenAPI 문서에서 의미 기반 검색을 지원하며, 엔드포인트를 지능적으로 청킹하여 신속한 탐색 및 상호작용이 가능합니다. AI 클라이언트는 자연어 쿼리(예: “상품 목록 보기”)로 관련 API 엔드포인트를 찾고, 엔드포인트 문서를 즉시 받아 실행까지 할 수 있습니다. 이 서버는 비공개 또는 대규모 API를 AI 기반 워크플로우에 통합하는 데 이상적이며, 데이터베이스 쿼리나 맞춤형 API 연동 등 반복적인 수동 업데이트 없이 운영을 간소화합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 코드에 별도의 프롬프트 템플릿은 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 코드에 명시적인 MCP 리소스는 없습니다.

도구 목록

• custom_api_request_schema
  OpenAPI 명세서에 대해 의미 기반 검색을 수행하여 관련 API 엔드포인트를 찾습니다. 이 도구는 자연어 쿼리에 따라 엔드포인트 문서 청크를 제공합니다.
• custom_make_request
  선택한 엔드포인트에 대해 API 요청을 실행합니다. AI 어시스턴트가 API와 직접 상호작용하며 요청을 제출하고 응답을 받아올 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 비공개 서비스용 API 통합
  OpenAPI JSON URL만 제공하면 Claude나 기타 어시스턴트를 비공개 API에 원활하게 연결하여 내부 시스템과 안전하고 동적으로 상호작용할 수 있습니다.
• 신속한 엔드포인트 탐색
  FAISS와 MiniLM-L3로 구동되는 메모리 내 의미 기반 검색을 통해 대규모·복잡한 OpenAPI 문서에서도 관련 엔드포인트를 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 자동화된 API 요청 실행
  AI 클라이언트가 엔드포인트 탐색뿐만 아니라 실제 API 요청까지 실행할 수 있어, 상품 목록화·주문 관리·사용자 조회 등 추가 도구 없이 워크플로우를 구성할 수 있습니다.
• 컨텍스트 기반 API 문서 접근
  엔드포인트별 문서를 즉시 받아와, AI 자동화를 위한 상세 파라미터 탐색 및 활용을 지원합니다.
• Claude 데스크톱 및 유사 클라이언트와의 연동
  Claude의 MCP 클라이언트 등과 연동되도록 설계되어, 문서 크기 제한을 극복하고 데스크톱 AI 응용프로그램에서 대규모 API를 실질적으로 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf의 설정 파일을 찾으세요.
3. @any-openapi/mcp-server@latest 항목을 mcpServers 객체에 추가하세요.
4. 명령어와 OPENAPI_JSON_DOCS_URL과 같은 환경 변수를 설정하세요.
5. 저장 후 Windsurf를 재시작하고 서버가 정상적으로 표시되는지 확인하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안 관리:

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

Claude

1. Claude가 MCP 서버 통합을 지원하는지 확인하세요.
2. MCP 서버 설정 또는 구성 패널을 여세요.
3. 명령어와 환경 변수를 포함한 서버 정보를 삽입하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 필요하다면 Claude를 재시작하세요.
5. 서버가 탐지되어 활성화됐는지 확인하세요.

예시 JSON:

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

Cursor

1. Cursor를 설치하고 MCP 서버 설정 섹션으로 이동하세요.
2. @any-openapi/mcp-server@latest 패키지를 사용해 MCP 서버 항목을 추가하세요.
3. API에 필요한 환경 변수를 설정하세요.
4. 설정을 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 사용 가능한 도구 목록을 통해 통합을 확인하세요.

예시 JSON:

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

Cline

1. Cline 설정 파일을 여세요.
2. @any-openapi/mcp-server@latest MCP 서버 구성을 추가하세요.
3. 필요한 환경 변수를 설정하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 활성 MCP 서버 목록에 서버가 표시되는지 확인하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안 관리:
민감한 자격증명이 노출되지 않도록 위와 같이 환경 변수를 사용하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능을 도구로 활용할 수 있습니다. “any-openapi"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 올바른 엔드포인트로 교체하세요.

개요

Roots 지원: 사용 가능한 문서나 코드에 명시되지 않음.

제공된 문서 및 위 요약을 바탕으로, 이 MCP 서버는 API 통합과 동적 엔드포인트 탐색에 중점을 둔 실용적이고 기능적인 서버이지만, 명시적인 샘플 프롬프트/리소스 및 샘플링, roots 관련 문서는 부족합니다. 설치 및 보안 관행은 명확하고 표준적입니다.

의견

이 MCP 서버는 대규모 또는 비공개 API를 AI 어시스턴트, 특히 Claude와 통합해야 하는 개발자에게 매우 실용적입니다. 의미 기반 엔드포인트 탐색과 직접 API 실행에 강점이 있으나, 더 많은 문서화 및 리소스 정의가 보강된다면 더욱 좋겠습니다. 전체적으로 견고하고 집중된 서버이지만, 모든 MCP 기능의 포괄적 예시는 아닙니다.

평점: 7/10

MCP 점수