Enhver OpenAPI MCP-server

Hva gjør “Enhver OpenAPI” MCP-server?

“Enhver OpenAPI” MCP-server er et verktøy laget for å koble AI-assistenter – som Claude – til hvilken som helst ekstern API som eksponerer en OpenAPI (Swagger)-spesifikasjon. Den muliggjør semantisk søk i store OpenAPI-dokumenter, deler opp endepunkter intelligent for rask oppdagelse og interaksjon. Dette gjør at AI-klienter kan finne relevante API-endepunkter med naturlige språkspørringer (f.eks. “list produkter”), hente komplett endepunktdokumentasjon umiddelbart og utføre API-forespørsler direkte fra serveren. Serveren er ideell for å integrere private eller store API-er i AI-drevne arbeidsflyter, og forenkler operasjoner som databaseforespørsler eller tilpassede API-integrasjoner uten hyppige manuelle oppdateringer.

Liste over prompt-maler

Ingen spesifikke prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er oppført eller beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over verktøy

• custom_api_request_schema
  Oppdag relevante API-endepunkter ved å utføre semantisk søk i OpenAPI-spesifikasjonen. Dette verktøyet eksponerer dokumentasjonsdeler for endepunkt basert på naturlige språkspørringer.
• custom_make_request
  Utfør en API-forespørsel mot det valgte endepunktet. Lar AI-assistenten samhandle direkte med API-et, sende forespørsler og hente svar.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• API-integrasjon for private tjenester
  Koble Claude eller andre assistenter sømløst til private API-er ved å oppgi OpenAPI JSON-URL, og muliggjør sikker og dynamisk interaksjon med interne systemer.
• Rask endepunktoppdagelse
  Bruk semantisk søk i minnet (drevet av FAISS og MiniLM-L3) for raskt å finne relevante API-endepunkter, selv i store og komplekse OpenAPI-dokumenter.
• Automatisert API-forespørsel
  La AI-klienter ikke bare oppdage, men også utføre API-forespørsler, slik at arbeidsflyter som produktoppføring, ordrehåndtering eller brukersøk kan gjøres uten ekstra verktøy.
• Kontekstuell tilgang til API-dokumentasjon
  Hent endepunktspesifikk dokumentasjon umiddelbart, og støtt detaljert parameteroppdagelse og bruk for AI-drevet automatisering.
• Integrasjon med Claude Desktop eller lignende klienter
  Designet for å fungere med Claudes MCP-klient, overkommer dokumentstørrelsesbegrensninger og muliggjør praktisk bruk av store API-er for skrivebords-AI-applikasjoner.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til @any-openapi/mcp-server@latest i mcpServers-objektet.
4. Oppgi kommandoen og nødvendige miljøvariabler (slik som OPENAPI_JSON_DOCS_URL).
5. Lagre og start Windsurf på nytt, og verifiser at serveren vises som forventet.

Eksempel på JSON:

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

Sikring av API-nøkler:

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

Claude

1. Sørg for at Claude støtter MCP-serverintegrasjon.
2. Åpne innstillinger eller konfigurasjonspanelet for MCP-servere.
3. Sett inn serverdetaljene med kommando og miljøvariabler.
4. Lagre endringer og start Claude på nytt om nødvendig.
5. Bekreft at serveren er oppdagbar og aktiv.

Eksempel på JSON:

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

Cursor

1. Installer Cursor og gå til MCP-serverkonfigurasjonsseksjonen.
2. Legg til en ny MCP-server ved å bruke @any-openapi/mcp-server@latest-pakken.
3. Sett miljøvariabler etter behov for din API.
4. Lagre konfigurasjonen og start Cursor på nytt.
5. Verifiser integrasjonen ved å liste tilgjengelige verktøy.

Eksempel på JSON:

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

Cline

1. Åpne Cline-konfigurasjonsfilen din.
2. Legg til MCP-serverkonfigurasjon for @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Sett nødvendige miljøvariabler.
4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Sørg for at serveren er oppført blant aktive MCP-servere.

Eksempel på JSON:

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

Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler som vist over for å unngå å eksponere sensitive opplysninger.

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 setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “any-openapi” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med riktig endepunkt.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke spesifisert i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Basert på dokumentasjonen og oversikten ovenfor, er denne MCP-serveren fokusert, funksjonell og godt egnet for API-integrasjon og dynamisk endepunktoppdagelse, men mangler eksplisitte eksempler på prompt/ressurser samt dokumentasjon om sampling eller roots. Oppsett og sikkerhetspraksis er klar og standard.

Vår vurdering

Denne MCP-serveren er svært praktisk for utviklere som trenger å integrere store eller private API-er med AI-assistenter, særlig Claude. Dens nytteverdi er sterk for semantisk endepunktoppdagelse og direkte API-utførelse, men mer dokumentasjon og ressursdefinisjon ville vært fordelaktig. Alt i alt en solid, fokusert server, men ikke et komplett eksempel på alle MCP-funksjoner.

Vurdering: 7/10

MCP-score