OpenAPI Schema Explorer MCP Server

Vad gör “OpenAPI Schema Explorer” MCP Server?

OpenAPI Schema Explorer MCP Server ger token-effektiv åtkomst till OpenAPI/Swagger-specifikationer via MCP-resurser och möjliggör klientsidig utforskning av API-scheman. Denna server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och extern API-dokumentation, vilket gör det möjligt för verktyg och LLM:er (Large Language Models) att programmatiskt fråga, läsa och analysera API-specifikationer. Genom att exponera OpenAPI/Swagger-specifikationer som strukturerade resurser effektiviserar den uppgifter som endpoint-upptäckt, parametergranskning och schemavalidering, vilket förbättrar utvecklingsflödet för team som integrerar eller bygger ovanpå tredjeparts-API:er. Denna server är särskilt användbar för utvecklare och AI-agenter som vill automatisera API-dokumentationsanalys, förbättra kodgenerering eller validera integrationspunkter på ett skalbart och standardiserat sätt.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar nämns i tillgängliga repositoriefiler eller dokumentation.

Lista över resurser

• OpenAPI/Swagger-specifikationer
  Exponerar OpenAPI- och Swagger-specifikationsdokument som strukturerade MCP-resurser för effektiv hämtning och utforskning.
• API-endpoints
  Ger en resursvy över alla tillgängliga endpoints inom en given OpenAPI/Swagger-specifikation för enkel listning och urval.
• Schemadefinitioner
  Möjliggör åtkomst till schemadefinitioner och komponenter inom API-specifikationen, och stöder validerings- och typkontrolluppgifter.

Lista över verktyg

Inga explicita verktyg listas i server.py eller motsvarande entrypoint-filer i repot.

Användningsområden för denna MCP-server

• Utforskning av API-dokumentation
  Gör det möjligt för AI-assistenter och utvecklare att programmatiskt utforska och navigera i OpenAPI/Swagger-dokumentation, vilket förbättrar onboarding och automatisering.
• Endpoint-upptäckt
  Möjliggör snabb identifiering och listning av tillgängliga endpoints i ett mål-API, vilket stöder snabb prototypframtagning och integration.
• Schemavalidering
  Underlättar automatiserad validering av request- och response-scheman, vilket säkerställer kompatibilitet och minskar integrationsfel.
• Stöd för kodgenerering
  Ger strukturerad åtkomst till specifikationsdetaljer, vilket underlättar verktyg som automatiskt genererar klientkod eller stubbar från OpenAPI-definitioner.
• Automatiserad testuppsättning
  Hjälper till att extrahera testfall eller mockdata genom att exponera scheman och parametrar som krävs för att konstruera API-förfrågningar.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar är installerade (t.ex. Node.js, Docker om det krävs).
2. Leta upp Windsurf-konfigurationsfilen (vanligtvis windsurf.config.json).
3. Lägg till OpenAPI Schema Explorer MCP Server med följande JSON-exempel:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs och är åtkomlig från din klient.

Säkra API-nycklar:

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

Claude

1. Installera nödvändiga beroenden (Node.js, etc.).
2. Redigera Claudes MCP-konfigurationsfil.
3. Sätt in följande JSON under mcpServers-sektionen:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern finns med bland tillgängliga integrationer.

Säkra API-nycklar:

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

Cursor

1. Kontrollera att Node.js och andra förutsättningar är installerade.
2. Öppna Cursors inställningar eller konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-servern med:

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

4. Spara och ladda om Cursor.
5. Kontrollera integrationen genom att lista tillgängliga servrar.

Säkra API-nycklar:

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

Cline

1. Säkerställ att alla förutsättningar (Node.js, etc.) är installerade.
2. Hitta och öppna Clines konfigurationsfil.
3. Sätt in denna JSON för att aktivera servern:

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

4. Spara filen och starta om Cline.
5. Kontrollera att MCP-servern syns i din miljö.

Säkra API-nycklar:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda 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 systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “openapi-schema-explorer” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder OpenAPI Schema Explorer MCP användbar dokumentation och installation, men saknar explicita prompt- och verktygsdefinitioner, vilket begränsar dess agentiska mångsidighet direkt vid start. Det är en solid resursfokuserad MCP, men kan behöva vidareutveckling eller dokumentation för avancerad användning.
Betyg: 6/10

MCP Score