OpenAPI Schema MCP-server

Vad gör “OpenAPI Schema” MCP-servern?

OpenAPI Schema MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att exponera OpenAPI-schemainformation för stora språkmodeller (LLM:er) såsom Claude. Genom att tillhandahålla strukturerad tillgång till OpenAPI-specifikationer gör denna server det möjligt för AI-assistenter att utforska och förstå API:er, inklusive deras endpoints, parametrar, request- och response-scheman och mer. Detta ger utvecklare och AI-verktyg möjlighet att fråga om API-strukturer, söka bland specifikationer och hämta detaljerade schemadefinitioner, vilket förbättrar arbetsflöden kring API-integration, dokumentation och kodgenerering. Servern stöder inläsning av OpenAPI-filer i JSON- eller YAML-format och levererar resultat i YAML för förbättrad LLM-förståelse.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar är dokumenterade i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är beskrivna i arkivet.

Lista över verktyg

OpenAPI Schema MCP-servern erbjuder följande verktyg för LLM:er:

• list-endpoints: Listar alla API-vägar och deras HTTP-metoder med sammanfattningar i en nästlad objektstruktur.
• get-endpoint: Hämtar detaljerad information om en specifik endpoint, inklusive parametrar och svar.
• get-request-body: Tillhandahåller request body-schemat för en specifik endpoint och HTTP-metod.
• get-response-schema: Returnerar response-schemat för en specifik endpoint, metod och statuskod.
• get-path-parameters: Hämtar parametrar för en specifik väg.
• list-components: Listar alla schemakomponenter (scheman, svar, parametrar, etc).
• get-component: Returnerar den detaljerade definitionen för en specifik komponent.
• list-security-schemes: Listar alla tillgängliga säkerhetsscheman i API:et.
• get-examples: Hämtar exempel för en specifik komponent eller endpoint.
• search-schema: Söker över vägar, operationer och scheman i OpenAPI-specifikationen.

Användningsområden för denna MCP-server

• API-utforskning och dokumentation: Utvecklare eller LLM:er kan snabbt lista endpoints, parametrar och scheman, vilket gör det enklare att dokumentera eller förstå ett API:s struktur.
• Automatiserad kodgenerering: Genom att programmatiskt hämta request- och response-scheman kan verktyg generera klientbibliotek eller kodsnuttar för API-interaktioner.
• API-testning och validering: Testverktyg kan använda denna server för att hämta parametrar och exempelpayloads som stöd för automatiserad eller manuell API-testning.
• Säkerhetsgranskning: Analysera tillgängliga säkerhetsscheman och deras implementering över endpoints för att säkerställa att API:er är korrekt säkrade.
• Schemasökning och analys: Hitta och analysera snabbt schemakomponenter eller endpoints kopplade till en specifik entitet eller funktion inom stora API-specifikationer.

Så här sätter du upp den

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Windsurf.

Claude

1. Säkerställ att Node.js och npx är installerade.
2. Lokalisera din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Lägg till OpenAPI Schema MCP-servern under objektet mcpServers:

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

4. Spara filen och starta om Claude Desktop.
5. Kontrollera att servern är tillgänglig i din Claude UI.

Cursor

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Cursor.

Cline

Claude Code CLI

1. Säkerställ att Node.js och npx är installerade.
2. Lägg till OpenAPI Schema MCP-servern:

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

   Eller med en specifik schemafil:

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

3. Verifiera registreringen:

   claude mcp list
   claude mcp get openapi-schema
   

4. Ta eventuellt bort servern:

   claude mcp remove openapi-schema
   

5. Använd verktygen i din Claude Code-session.

Säker hantering av API-nycklar

Ingen information har tillhandahållits om säker hantering av API-nycklar eller användning av miljövariabler.

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I avsnittet för system-MCP-konfiguration, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “MCP-name” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation är OpenAPI Schema MCP-servern mycket specialiserad för OpenAPI-utforskning via LLM:er, och erbjuder en stark verktygsuppsättning men saknar detaljer om prompts, resurser, hantering av API-nycklar och avancerade MCP-funktioner. För OpenAPI-användningsfall är den robust; för bredare MCP-funktionalitet är den begränsad.

MCP-score

Betyg:
Jag skulle ge denna MCP-server 6/10. Den är väl definierad för OpenAPI-schemautforskning och erbjuder en stark uppsättning verktyg, men saknar dokumentation för MCP-promptmallar, explicita resursdefinitioner, säkerhetsbästa praxis och nämner inte stöd för “roots” eller sampling. Avsaknaden av en LICENSE är också en betydande begränsning för öppen samverkan.