OpenAPI MCP Server

Co robi „OpenAPI” MCP Server?

OpenAPI MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do łączenia asystentów AI (takich jak Claude czy Cursor) z możliwością wyszukiwania i eksploracji specyfikacji OpenAPI przez oapis.org. Działa jako most, umożliwiając modelom AI zdobycie kompleksowego zrozumienia złożonych API za pomocą prostego języka. Serwer działa w trzech krokach: identyfikacja wymaganej specyfikacji OpenAPI, podsumowanie jej w przystępnych słowach oraz przedstawienie endpointów i sposobów ich użycia. Chociaż nie wykonuje bezpośrednio zapytań do endpointów API (ze względu na ograniczenia uwierzytelniania), doskonale sprawdza się w dostarczaniu podsumowań API, wspieraniu generowania kodu oraz w procesach deweloperskich, gdzie kluczowe jest zrozumienie i dokumentacja struktury API.

Lista promptów

• Prompt podsumowujący: Prosi o streszczenie i zrozumienie specyfikacji OpenAPI.
• Prompt szczegółów operacji: Pobiera szczegółowe opisy konkretnych operacji API.
• Prompt identyfikacji endpointu: Określa, które endpointy są istotne na podstawie zapytania.

Lista zasobów

• Przegląd specyfikacji OpenAPI: Dostarcza podsumowania całych specyfikacji API.
• Szczegóły operacji API: Dostarcza kontekstowe szczegóły dotyczące konkretnych endpointów i ich parametrów.
• Elastyczność formatu: Obsługuje specyfikacje API w formacie JSON i YAML.
• Zasoby kompatybilności: Przetestowane z Claude Desktop i Cursor dla płynnego przekazywania kontekstu.

Lista narzędzi

• W wersji v2 nie są dostępne narzędzia do bezpośredniego wykonywania; serwer skupia się na eksploracji i dostarczaniu kontekstu API, bez pozwalania na bezpośrednie wywołania endpointów.

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

• Generowanie dokumentacji API: Automatyczne tworzenie przystępnej dokumentacji złożonych specyfikacji OpenAPI, ułatwiając zrozumienie API przez programistów.
• Wsparcie generowania kodu API: Pomoc w generowaniu kodu klienckiego dzięki jasnym opisom endpointów i szczegółom użycia.
• Odkrywanie i eksploracja API: Szybka identyfikacja i podsumowanie dostępnych endpointów, co pomaga zespołom lub modelom AI odkrywać możliwości API.
• Dostarczanie kontekstu agentom AI: Zapewnianie istotnego kontekstu API LLM-om lub agentom, poprawiając ich zdolność do odpowiadania na pytania lub pisania kodu korzystającego z zewnętrznych API.
• Onboarding i szkolenie: Pomoc nowym członkom zespołu lub agentom AI w nauce nieznanych API poprzez uproszczone podsumowania i rozbicie operacji.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj OpenAPI MCP Server do sekcji mcpServers wykorzystując podany fragment JSON.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie z serwerem MCP.

Przykładowa konfiguracja:

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

Uwaga: Chroń swoje klucze API, korzystając ze zmiennych środowiskowych jak powyżej.

Claude

1. Zainstaluj Node.js.
2. Przejdź do ustawień integracji MCP w Claude.
3. Dodaj OpenAPI MCP Server z poniższą konfiguracją.
4. Zapisz ustawienia i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność serwera jako zasobu MCP.

Przykładowa konfiguracja:

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

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj OpenAPI MCP Server do mcpServers.
4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj przykładowe zapytanie OpenAPI.

Przykładowa konfiguracja:

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

Cline

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest zainstalowany.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline, aby dodać OpenAPI MCP.
3. Dodaj poniższy blok JSON.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź, że serwer MCP jest aktywny.

Przykładowa konfiguracja:

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

Zabezpieczanie kluczy API:
Przechowuj wrażliwe klucze w zmiennych środowiskowych i odwołuj się do nich w konfiguracji zgodnie z parametrem env.

Jak korzystać z tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji MCP systemu wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia i uzyskać dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “openapi-mcp” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP i zastąpić adres URL własnym.

Przegląd

Nasza opinia

OpenAPI MCP Server to skoncentrowany i użyteczny MCP, który wyróżnia się w dostarczaniu kontekstu i narzędzi eksploracyjnych specyfikacji OpenAPI. Brak wykonywania endpointów jest ograniczeniem dla niektórych zaawansowanych zastosowań, a wsparcie próbkowania/roots nie jest udokumentowane. Jednak jasne instrukcje konfiguracji, solidna baza kodowa i aktywne wykorzystanie w społeczności czynią to rozwiązanie mocnym wyborem dla programistów potrzebujących kontekstu API i wsparcia generowania kodu.

Ocena MCP