OpenAPI Schema Explorer MCP Server

Hva gjør “OpenAPI Schema Explorer” MCP Server?

OpenAPI Schema Explorer MCP Server gir token-effektiv tilgang til OpenAPI/Swagger-spesifikasjoner via MCP-ressurser, som muliggjør klientsideutforskning av API-skjemaer. Denne serveren fungerer som en bro mellom AI-assistenter og ekstern API-dokumentasjon, slik at verktøy og LLM-er (Large Language Models) kan programmessig spørre, lese og analysere API-spesifikasjoner. Ved å eksponere OpenAPI/Swagger-spesifikasjoner som strukturerte ressurser, effektiviserer den oppgaver som endepunktoppdagelse, parameterinspeksjon og skjema-validering, og forbedrer utviklingsarbeidsflyten for team som integrerer med eller bygger på tredjeparts-API-er. Denne serveren er spesielt nyttig for utviklere og AI-agenter som ønsker å automatisere analyse av API-dokumentasjon, forbedre kodegenerering eller validere integrasjonspunkter på en skalerbar og standardisert måte.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i tilgjengelige repository-filer eller dokumentasjon.

Liste over ressurser

• OpenAPI/Swagger-spesifikasjoner
  Eksponerer OpenAPI- og Swagger-spesifikasjonsdokumenter som strukturerte MCP-ressurser for effektiv uthenting og utforskning.
• API-endepunkter
  Gir en ressursvisning av alle tilgjengelige endepunkter innenfor en gitt OpenAPI/Swagger-spesifikasjon for enkel oppføring og utvelgelse.
• Skjemadefinisjoner
  Tilbyr tilgang til skjemadefinisjoner og komponenter i API-spesifikasjonen, og støtter validering og typekontrolloppgaver.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøy er listet i server.py eller tilsvarende entrypoint-filer i repositoryet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Utforskning av API-dokumentasjon
  Lar AI-assistenter og utviklere utforske og navigere OpenAPI/Swagger-dokumentasjon programmessig, noe som forbedrer onboarding og automatisering.
• Endepunktoppdagelse
  Muliggjør rask identifikasjon og oppføring av tilgjengelige endepunkter i et mål-API, og støtter rask prototyping og integrasjon.
• Skjema-validering
  Legger til rette for automatisert validering av forespørsels- og responsskjemaer, og sikrer kompatibilitet og færre integrasjonsfeil.
• Støtte for kodegenerering
  Gir strukturert tilgang til spesifikasjonsdetaljer, og hjelper verktøy som automatisk genererer klientkode eller stubs fra OpenAPI-definisjoner.
• Oppsett av automatisert testing
  Bidrar til å hente ut testtilfeller eller mock-data ved å eksponere skjemaer og parametere som kreves for å konstruere API-forespørsler.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at nødvendige forutsetninger er installert (f.eks. Node.js, Docker hvis nødvendig).
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (vanligvis windsurf.config.json).
3. Legg til OpenAPI Schema Explorer MCP Server ved å bruke følgende JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at serveren kjører og er tilgjengelig fra klienten din.

Sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-schema-explorer": {
      "env": {
        "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer nødvendige avhengigheter (Node.js osv.).
2. Rediger Claudes MCP-konfigurasjonsfil.
3. Sett inn følgende JSON under mcpServers-seksjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren vises i tilgjengelige integrasjoner.

Sikring av API-nøkler:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. Verifiser at Node.js og andre forutsetninger er installert.
2. Åpne Cursor-plattformens innstillinger eller konfigurasjonsfil.
3. Legg til MCP-serveren med:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og last inn Cursor på nytt.
5. Sjekk integrasjonen ved å liste tilgjengelige servere.

Sikring av API-nøkler:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Cline

1. Sørg for at alle forutsetninger (Node.js, osv.) er installert.
2. Finn og åpne Clines konfigurasjonsfil.
3. Sett inn denne JSON-en for å aktivere serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "openapi-schema-explorer": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Kontroller at MCP-serveren vises i miljøet ditt.

Sikring av API-nøkler:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flows

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 din AI-agent:

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

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

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

Oversikt

Basert på ovenstående gir OpenAPI Schema Explorer MCP nyttig dokumentasjon og oppsett, men mangler eksplisitte prompt- og verktøydefinisjoner, noe som begrenser agentisk allsidighet ut av boksen. Det er en solid ressursfokusert MCP, men kan trenge videre utvikling eller dokumentasjon for avansert bruk.
Vurdering: 6/10

MCP-poengsum