
OpenAPI Schema MCP Server
Serverul OpenAPI Schema MCP expune specificațiile OpenAPI către Modele Mari de Limbaj, permițând explorarea API-urilor, căutarea în scheme, generarea de cod și ...
Expune și explorează specificațiile OpenAPI/Swagger ca resurse pentru acces programatic, descoperire de endpoint-uri și validare de scheme — oferind agenților AI și dezvoltatorilor posibilitatea de a automatiza și eficientiza fluxurile de integrare API.
Serverul OpenAPI Schema Explorer MCP oferă acces eficient din punct de vedere al tokenilor la specificațiile OpenAPI/Swagger prin Resurse MCP, permițând explorarea la nivel de client a schemelor API. Acest server acționează ca o punte între asistenții AI și documentația externă API, permițând uneltelor și LLM-urilor (Large Language Models) să interogheze programatic, să citească și să analizeze specificațiile API. Prin expunerea specificațiilor OpenAPI/Swagger ca resurse structurate, simplifică sarcini precum descoperirea de endpoint-uri, inspecția parametrilor și validarea schemelor, eficientizând fluxul de dezvoltare pentru echipele care integrează sau dezvoltă pe baza API-urilor terțe. Acest server este util în special pentru dezvoltatorii și agenții AI care doresc să automatizeze analiza documentației API, să îmbunătățească generarea de cod sau să valideze puncte de integrare într-un mod scalabil și standardizat.
Niciun template de prompt explicit nu este menționat în fișierele repository-ului sau documentație.
Nicio unealtă explicită nu este listată în server.py sau fișierele entrypoint echivalente din repository.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Securizarea cheilor API:
{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Securizarea cheilor API:
{
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Securizarea cheilor API:
{
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Securizarea cheilor API:
{
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
Utilizare MCP în FlowHunt
Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"openapi-schema-explorer": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “openapi-schema-explorer” cu numele efectiv al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | |
Listă de Prompts | ⛔ | Niciun template găsit în repo/docs |
Listă de Resurse | ✅ | OpenAPI specs, endpoint-uri, definiții scheme |
Listă de Unelte | ⛔ | Nicio unealtă explicită găsită în entrypoint |
Securizarea cheilor API | ✅ | Configurare env și inputs prezentată |
Suport sampling (mai puțin important) | ⛔ | Nicio referință găsită |
Pe baza celor de mai sus, OpenAPI Schema Explorer MCP oferă documentație și configurare utile, dar îi lipsesc definițiile explicite de prompts și unelte, ceea ce limitează versatilitatea agentică out-of-the-box. Este un MCP solid, axat pe resurse, dar poate necesita dezvoltare sau documentație suplimentară pentru utilizări avansate.
Rating: 6/10
Are LICENȚĂ | ✅ (MIT) |
---|---|
Are cel puțin o unealtă | ⛔ |
Număr de Fork-uri | 2 |
Număr de Stele | 19 |
Este un MCP Server care oferă acces structurat și eficient din punct de vedere al tokenilor la specificațiile OpenAPI/Swagger ca Resurse MCP. Permite agenților AI și dezvoltatorilor să exploreze programatic, să valideze și să automatizeze sarcinile de documentare API.
Cazurile de utilizare includ explorarea documentației API, descoperirea de endpoint-uri, validarea schemelor, generarea automată de cod și susținerea configurării testării automate prin expunerea schemelor și parametrilor API.
Nu există template-uri de prompt sau unelte pentru agenți definite în versiunea curentă. Serverul se concentrează pe expunerea resurselor din specificațiile OpenAPI/Swagger.
Expune documente de specificații OpenAPI/Swagger, listări ale endpoint-urilor API și definiții de scheme/componente, facilitând recuperarea și analiza structurii și tipurilor de date API.
Ar trebui să folosești variabile de mediu în configurația MCP serverului pentru cheile API. Consultă exemplul de pe fiecare platformă din instrucțiunile de configurare pentru gestionarea sigură a cheilor.
Da, este open source și are licență MIT.
Oferă agenților tăi AI și fluxurilor de lucru acces programatic la documentația și resursele de schemă OpenAPI/Swagger. Automatizează integrarea, validarea și generarea de cod cu FlowHunt.
Serverul OpenAPI Schema MCP expune specificațiile OpenAPI către Modele Mari de Limbaj, permițând explorarea API-urilor, căutarea în scheme, generarea de cod și ...
OpenAPI MCP Server conectează asistenții AI cu capacitatea de a explora și înțelege specificațiile OpenAPI, oferind context detaliat despre API, rezumate și inf...
Conectează asistenți AI precum Claude la orice API cu o specificație OpenAPI (Swagger). Orice server MCP OpenAPI permite descoperirea semantică a endpoint-urilo...