
OpenAPI Schema Explorer MCP Server
De OpenAPI Schema Explorer MCP Server biedt efficiënte, gestructureerde toegang tot OpenAPI/Swagger-specificaties als MCP Resources, en vormt een brug tussen AI...
Stel OpenAPI-schema’s bloot en zoek erin met LLMs. Zet direct endpoints op een rij, haal schema’s op en verbeter API-workflows met de OpenAPI Schema MCP Server.
De OpenAPI Schema MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server, ontworpen om OpenAPI-schemainformatie bloot te stellen aan Large Language Models (LLMs) zoals Claude. Door gestructureerde toegang te bieden tot OpenAPI-specificaties, stelt deze server AI-assistenten in staat om API’s te verkennen en te begrijpen, inclusief hun endpoints, parameters, request- en response-schema’s en meer. Dit geeft ontwikkelaars en AI-tools de mogelijkheid om API-structuren op te vragen, specificaties te doorzoeken en gedetailleerde schemadefinities op te halen, wat workflows rondom API-integratie, documentatie en codegeneratie verbetert. De server ondersteunt het laden van OpenAPI-bestanden in JSON- of YAML-formaat en levert resultaten in YAML voor beter LLM-begrip.
Geen expliciete prompt-templates gedocumenteerd in de repository.
Geen expliciete resources beschreven in de repository.
De OpenAPI Schema MCP Server biedt de volgende tools voor LLMs:
Geen installatie-instructies beschikbaar voor Windsurf.
npx
geïnstalleerd zijn.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
$env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
mcpServers
-object:{
"mcpServers": {
"OpenAPI Schema": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-openapi-schema", "/ABSOLUTE/PATH/TO/openapi.yaml"]
}
}
}
Geen installatie-instructies beschikbaar voor Cursor.
npx
geïnstalleerd zijn.claude mcp add openapi-schema npx -y mcp-openapi-schema
claude mcp add petstore-api npx -y mcp-openapi-schema ~/Projects/petstore.yaml
claude mcp list
claude mcp get openapi-schema
claude mcp remove openapi-schema
Geen informatie beschikbaar over het beveiligen van API-sleutels of het gebruik van omgevingsvariabelen.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de system MCP-configuratiesectie de details van je MCP-server toe in dit JSON-formaat:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “MCP-name” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijv. “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL door de eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gedocumenteerd |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resources gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ✅ | 10 gedocumenteerde tools voor OpenAPI-schema |
API-sleutels beveiligen | ⛔ | Niet vermeld |
Ondersteuning sampling (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van de beschikbare documentatie is de OpenAPI Schema MCP Server sterk gespecialiseerd in OpenAPI-verkenning via LLMs en biedt hij een krachtig pakket aan tools, maar ontbreken details over prompts, resources, API-sleutelafhandeling en geavanceerde MCP-functionaliteiten. Voor OpenAPI-use-cases is hij robuust; voor bredere MCP-functies is hij beperkt.
Heeft een LICENSE | ⛔ |
---|---|
Heeft ten minste één tool | ✅ |
Aantal forks | 9 |
Aantal sterren | 30 |
Beoordeling:
Ik zou deze MCP-server een 6/10 geven. Hoewel hij goed is uitgewerkt voor OpenAPI-schema-verkenning en een sterk pakket tools biedt, ontbreken documentatie voor MCP-prompt-templates, expliciete resourcedefinities, beveiligingspraktijken en wordt ondersteuning voor roots of sampling niet genoemd. Het ontbreken van een LICENSE is bovendien een belangrijke beperking voor open samenwerking.
Het is een Model Context Protocol-server die Large Language Models gestructureerde toegang biedt tot OpenAPI-specificaties, wat geavanceerde API-verkenning, documentatie en codegeneratie mogelijk maakt.
Hij biedt tools om endpoints op te sommen, endpoint- en component-schema's op te halen, request- en response-schema's op te vragen, beveiligingsschema's te tonen, schema's te doorzoeken en voorbeelden op te halen—allemaal programmatisch toegankelijk voor LLMs.
Use-cases zijn onder andere API-verkenning, geautomatiseerde codegeneratie, API-documentatie, beveiligingsreview, schemasuche en -analyse, en ondersteuning van API-testtools.
Ja, de server kan OpenAPI-bestanden in zowel JSON- als YAML-formaat laden en geeft resultaten terug in YAML voor betere LLM-begrip.
Nee, de huidige documentatie bevat geen prompt-templates of expliciete resourcedefinities.
Nee, de huidige documentatie behandelt niet het beveiligen van API-sleutels of het gebruik van omgevingsvariabelen.
Er ontbreken prompt-templates, expliciete resourcedocumentatie, API-key-afhandeling, ondersteuning voor sampling, en er is geen licentie vermeld, wat open samenwerking beperkt.
Geef je AI-agenten de mogelijkheid om API's programmatisch te begrijpen, documenteren en testen. Integreer de OpenAPI Schema MCP Server in je flows voor naadloze API-toegang en automatisering.
De OpenAPI Schema Explorer MCP Server biedt efficiënte, gestructureerde toegang tot OpenAPI/Swagger-specificaties als MCP Resources, en vormt een brug tussen AI...
De OpenAPI MCP Server verbindt AI-assistenten met de mogelijkheid om OpenAPI-specificaties te verkennen en te begrijpen, en biedt gedetailleerde API-context, sa...
Verbind AI-assistenten zoals Claude met elke API met een OpenAPI (Swagger) specificatie. De Any OpenAPI MCP Server maakt semantische endpoint-ontdekking en dire...