OpenAPI Schema MCP Server

Hva gjør “OpenAPI Schema” MCP Server?

OpenAPI Schema MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å eksponere OpenAPI-skjema-informasjon til store språkmodeller (LLM-er) som Claude. Ved å gi strukturert tilgang til OpenAPI-spesifikasjoner gjør denne serveren det mulig for AI-assistenter å utforske og forstå API-er, inkludert deres endepunkter, parametere, forespørsels- og respons-skjemaer og mer. Dette gir utviklere og AI-verktøy mulighet til å spørre etter API-strukturer, søke i spesifikasjoner og hente detaljerte skjema-definisjoner, noe som forbedrer arbeidsflyter knyttet til API-integrasjon, dokumentasjon og kodegenerering. Serveren støtter lasting av OpenAPI-filer i JSON- eller YAML-format og gir resultater i YAML for bedre forståelse for LLM-er.

Liste over Prompts

Ingen eksplisitte prompt-maler er dokumentert i depotet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i depotet.

Liste over Verktøy

OpenAPI Schema MCP Server tilbyr følgende verktøy for LLM-er:

• list-endpoints: Lister alle API-stier og deres HTTP-metoder med sammendrag i en nøstet objektstruktur.
• get-endpoint: Henter detaljert informasjon om et spesifikt endepunkt, inkludert parametere og responser.
• get-request-body: Gir forespørselskropp-skjemaet for et spesifikt endepunkt og HTTP-metode.
• get-response-schema: Returnerer respons-skjemaet for et spesifikt endepunkt, metode og statuskode.
• get-path-parameters: Henter parametrene for en spesifikk sti.
• list-components: Lister opp alle skjema-komponenter (skjemaer, responser, parametere, osv.).
• get-component: Returnerer detaljert definisjon for en spesifikk komponent.
• list-security-schemes: Lister alle tilgjengelige sikkerhetsskjemaer i API-et.
• get-examples: Henter eksempler for en spesifikk komponent eller et endepunkt.
• search-schema: Søker på tvers av stier, operasjoner og skjemaer i OpenAPI-spesifikasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• API-utforskning og dokumentasjon: Utviklere eller LLM-er kan raskt liste endepunkter, parametere og skjemaer, noe som gjør det enklere å dokumentere eller forstå strukturen til et API.
• Automatisert kodegenerering: Ved å hente forespørsels- og respons-skjemaer programmessig, kan verktøy generere klientbiblioteker eller kodeeksempler for API-interaksjoner.
• API-testing og validering: Testverktøy kan bruke denne serveren til å hente parametere og eksempel-payloads, og støtte både automatisert og manuell API-testing.
• Sikkerhetsgjennomgang: Analysere tilgjengelige sikkerhetsskjemaer og implementeringen deres på tvers av endepunkter for å sikre at API-er er riktig sikret.
• Skjema-søk og analyse: Finn og analyser skjema-komponenter eller endepunkter relatert til en bestemt entitet eller funksjon i store API-spesifikasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen installasjonsveiledning gitt for Windsurf.

Claude

1. Sørg for at Node.js og npx er installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen for Claude Desktop:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Legg til OpenAPI Schema MCP-serveren under mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "OpenAPI Schema": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "mcp-openapi-schema", "/ABSOLUTE/PATH/TO/openapi.yaml"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifiser at serveren er tilgjengelig i Claude UI.

Cursor

Ingen installasjonsveiledning gitt for Cursor.

Cline

Claude Code CLI

1. Sørg for at Node.js og npx er installert.
2. Legg til OpenAPI Schema MCP-serveren:

   claude mcp add openapi-schema npx -y mcp-openapi-schema
   

   Eller med en spesifikk skjema-fil:

   claude mcp add petstore-api npx -y mcp-openapi-schema ~/Projects/petstore.yaml
   

3. Verifiser registreringen:

   claude mcp list
   claude mcp get openapi-schema
   

4. Eventuelt, fjern serveren:

   claude mcp remove openapi-schema
   

5. Bruk verktøyene i din Claude Code-økt.

Sikring av API-nøkler

Ingen informasjon gitt om sikring av API-nøkler eller bruk av miljøvariabler.

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, 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 detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

{
  "MCP-name": {
    "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 “MCP-name” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon er OpenAPI Schema MCP Server svært spesialisert for OpenAPI-utforskning via LLM-er, med et sterkt verktøysett, men mangler detaljer om prompts, ressurser, håndtering av API-nøkler og avanserte MCP-funksjoner. For OpenAPI-bruksområder er den robust; for bredere MCP-funksjoner er den begrenset.

MCP-score

Vurdering:
Jeg vil gi denne MCP-serveren en 6/10. Den er godt definert for OpenAPI-skjemautforskning og tilbyr en solid verktøypakke, men mangler dokumentasjon på MCP prompt-maler, eksplisitte ressursdefinisjoner, sikkerhetspraksis og nevner ikke støtte for røtter eller sampling. Mangelen på LISENS er også en betydelig begrensning for åpen samarbeid.