Tyk Dashboard MCP-server

Vad gör “Tyk Dashboard” MCP-servern?

Tyk Dashboard MCP-servern är ett dynamiskt verktyg utformat för att omvandla OpenAPI- eller Swagger-specifikationer till tillgängliga MCP (Model Context Protocol)-servrar. På så vis kan AI-assistenter interagera direkt med REST API:er, vilket gör API-endpoints tillgängliga som verktyg för förbättrade utvecklararbetsflöden. Tyk Dashboard MCP-servern möjliggör sömlös integrering av externa API:er med AI-drivna klienter och erbjuder automatiserat stöd för uppgifter såsom API-förfrågningar, autentisering och parameterhantering. Dess dynamiska laddningsfunktioner, stöd för overlays och anpassningsbara mappningar gör den idealisk för att exponera valfritt RESTful API till LLM-drivna agenter. Utvecklare gynnas genom att deras API:er omedelbart blir tillgängliga för frågor, filhantering och andra automatiserade åtgärder, vilket förenklar integreringen och minskar manuellt arbete.

Lista över prompts

Ingen information om återanvändbara promptmallar finns i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser (som MCP-resurser) listas i den tillgängliga dokumentationen eller kodbasen.

Lista över verktyg

• Dynamiska OpenAPI-operationer som verktyg
  Servern exponerar automatiskt varje operation definierad i en inläst OpenAPI-specifikation som ett MCP-verktyg. Varje REST API-endpoint (t.ex. GET, POST, PUT, DELETE routes) blir en AI-tillgänglig funktion med fullt stöd för parametrar, autentisering och operationmetadata.

Användningsområden för denna MCP-server

• API-integrering för AI-assistenter
  Exponera direkt valfritt OpenAPI-kompatibelt API för LLM-drivna agenter för frågor, uppdatering eller hantering av externa datakällor.
• Snabb prototypframtagning av API-drivna arbetsflöden
  Möjliggör för utvecklare att snabbt testa och iterera på arbetsflöden som involverar externa API:er genom att göra endpoints tillgängliga som konfigurerbara verktyg inom AI-miljöer.
• Automatiserad API-testning
  Använd LLM:er för att automatisera och validera API-förfrågningar, svar och autentiseringsflöden via MCP-servern.
• Anpassade API-verktyg för interna team
  Ge interna användare eller team märkesanpassade, AI-tillgängliga versioner av företagets API:er för automatisering, rapportering eller hantering.
• Standardiserade AI-API-gränssnitt
  Omvandla API-endpoints till standardiserade, upptäckbara verktyg som kan återanvändas över flera LLM-agenter eller utvecklingsprojekt.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf tillhandahålls.

Claude

1. Kontrollera att du har Node.js installerat på din dator.
2. Öppna Claude Desktop och navigera till Inställningar > Utvecklare.
3. Redigera eller skapa konfigurationsfilen:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Lägg till denna konfiguration (anpassa vid behov):

{
  "mcpServers": {
    "api-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tyktechnologies/api-to-mcp",
        "--spec",
        "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json"
      ],
      "enabled": true
    }
  }
}

5. Starta om Claude Desktop.
6. Du ska nu se en hammarsymbol i chattinmatningen för API-verktyg.

Cursor

Inga installationsinstruktioner för Cursor tillhandahålls.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline tillhandahålls.

Säkra API-nycklar

Även om servern stödjer att skicka anpassade HTTP-headers via miljövariabler och CLI, finns inget explicit exempel för att säkra API-nycklar i konfigurationen. Användare bör försäkra sig om att känsliga nycklar laddas via miljövariabler i deras system- eller driftsättningskonfiguration.

Exempel (konceptuellt):

{
  "mcpServers": {
    "api-tools": {
      "env": {
        "API_KEY": "your_api_key"
      },
      "inputs": {
        "header": "Authorization: Bearer ${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Observera: Anpassa detta enligt din miljö och dina säkerhetspolicys.

Så här 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 dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "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 kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “MCP-name” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Roots-stöd: Förekomsten av en .roo-katalog antyder att root-gränser kan stödjas, men det är inte uttryckligen dokumenterat.

Baserat på de två tabellerna erbjuder Tyk Dashboard MCP-servern ett robust sätt att göra OpenAPI-endpoints till AI-användbara verktyg. Dock saknas dokumentation/exempel för promptmallar, explicita MCP-resurser och detaljer för vissa plattformar. Samplingstöd och roots är inte klart adresserade. Sammantaget får denna MCP-server högt betyg för verktygstäckning och licensiering, men kan förbättras i dokumentation och funktionsbredd.

MCP-poäng

BETYG: 6/10