OpenAPI MCP-server

Hva gjør “OpenAPI” MCP-serveren?

OpenAPI MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP) server utviklet for å koble AI-assistenter (som Claude og Cursor) med mulighet til å søke og utforske OpenAPI-spesifikasjoner gjennom oapis.org. Ved å være en bro muliggjør den at AI-modeller kan få en helhetlig forståelse av komplekse API-er med enkelt språk. Serveren følger en tretrinnsprosess: identifisere nødvendig OpenAPI-spesifikasjon, oppsummere den med lettfattelige termer, og detaljere endepunktene og deres bruk. Selv om den ikke kjører API-endepunkter direkte (grunnet autentiseringsbegrensninger), er den svært god på å gi API-oversikter, legge til rette for kodegenerering og støtte utviklingsprosesser der forståelse og dokumentasjon av API-struktur er essensielt.

Liste over prompt

• Oversiktsprompt: Forespør et sammendrag og forståelse av en OpenAPI-spesifikasjon.
• Operasjonsdetaljprompt: Henter detaljerte beskrivelser av spesifikke API-operasjoner.
• Endepunktidentifikasjonsprompt: Finner ut hvilke endepunkter som er relevante basert på en forespørsel.

Liste over ressurser

• OpenAPI-spesifikasjonsoversikt: Gir sammendrag av hele API-spesifikasjoner.
• API-operasjonsdetaljer: Tilbyr kontekstuelle detaljer om spesifikke endepunkter og deres parametere.
• Formatfleksibilitet: Støtter både JSON- og YAML-formaterte API-spesifikasjoner.
• Kompatibilitetsressurs: Testede ressurser med Claude Desktop og Cursor for sømløs kontekstlevering.

Liste over verktøy

• Ingen kjørbare verktøy er eksponert i v2; serveren fokuserer på utforskning og å gi kontekst om API-er, men tillater ikke direkte kjøring av endepunkter som verktøy.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• API-dokumentasjonsgenerering: Generer automatisk lesbar dokumentasjon fra komplekse OpenAPI-spesifikasjoner, slik at API-er blir lettere å forstå for utviklere.
• Støtte for kodegenerering mot API: Bistå utviklere med å generere klientkode ved å gi klare endepunktbeskrivelser og brukseksempler.
• API-oppdagelse og utforskning: Identifiser og oppsummer tilgjengelige endepunkter raskt, slik at team eller AI-modeller kan oppdage API-funksjonalitet.
• Kontekst for AI-agenter: Gi relevant API-kontekst til LLM-er eller agenter, og forbedre deres evne til å svare på spørsmål eller skrive kode mot eksterne API-er.
• Onboarding og opplæring: Hjelp nye teammedlemmer eller AI-agenter å lære om ukjente API-er gjennom forenklede sammendrag og operasjonsoversikter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til OpenAPI MCP-serveren i mcpServers-seksjonen ved å bruke den medfølgende JSON-koden.
4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser tilkoblingen til MCP-serveren.

Eksempel på konfigurasjon:

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

Merk: Sikre API-nøklene dine med miljøvariabler slik som vist over.

Claude

1. Installer Node.js.
2. Gå til Claudes MCP-integrasjonsinnstillinger.
3. Legg til OpenAPI MCP-serveren med følgende konfigurasjon.
4. Lagre innstillingene og start Claude på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilgjengelig som MCP-ressurs.

Eksempel på konfigurasjon:

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

Cursor

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Finn Cursors konfigurasjonsfil.
3. Sett inn OpenAPI MCP-serveren under mcpServers.
4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Test med en eksempel OpenAPI-spørring.

Eksempel på konfigurasjon:

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

Cline

1. Installer Node.js om det ikke allerede er installert.
2. Rediger Clines konfigurasjonsfil for å inkludere OpenAPI MCP.
3. Legg til følgende JSON-blokk.
4. Lagre endringer og start Cline på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er aktiv.

Eksempel på konfigurasjon:

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

Sikring av API-nøkler:
Lagre sensitive nøkler i miljøvariabler og referer til dem i konfigurasjonen som vist i env-egenskapen.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “openapi-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

OpenAPI MCP-serveren er en fokusert og nyttig MCP som utmerker seg i å gi kontekst og utforskningsverktøy for OpenAPI-spesifikasjoner. Mangelen på endepunktkjøring er en begrensning for noen avanserte bruksområder, og støtte for sampling/roots er ikke dokumentert. Likevel gjør tydelige oppsettsinstruksjoner, solid kodebase og aktiv bruk i miljøet dette til et sterkt tilbud for utviklere som trenger API-kontekst og støtte for kodegenerering.

MCP-score