Any OpenAPI MCP Server
Consenti agli assistenti AI di scoprire, leggere e interagire semanticamente con qualsiasi API compatibile OpenAPI. Perfetto per l’integrazione dinamica di API private in FlowHunt.

Cosa fa l’“Any OpenAPI” MCP Server?
L’“Any OpenAPI” MCP Server è uno strumento progettato per collegare assistenti AI—come Claude—a qualsiasi API esterna che esponga una specifica OpenAPI (Swagger). Permette la ricerca semantica su ampi documenti OpenAPI, segmentando intelligentemente gli endpoint per una scoperta e interazione rapide. Questo consente ai client AI di trovare endpoint API rilevanti tramite query in linguaggio naturale (es. “elenca prodotti”), recuperare immediatamente la documentazione completa dell’endpoint ed eseguire richieste API direttamente dal server. Il server è l’ideale per integrare API private o di grandi dimensioni in flussi AI, semplificando operazioni come query su database o integrazioni API personalizzate senza necessità di aggiornamenti manuali frequenti.
Elenco dei Prompt
Non sono presenti template di prompt specifici nella documentazione o nel codice disponibili.
Elenco delle Risorse
Nella documentazione o nel codice disponibili non sono elencate o descritte risorse MCP esplicite.
Elenco degli Strumenti
- custom_api_request_schema
Scopri gli endpoint API rilevanti eseguendo una ricerca semantica sulla specifica OpenAPI. Questo strumento espone parti di documentazione degli endpoint in base a query in linguaggio naturale. - custom_make_request
Esegui una richiesta API sull’endpoint selezionato. Permette all’assistente AI di interagire direttamente con l’API, inviando richieste e ricevendo risposte.
Casi d’Uso di questo MCP Server
- Integrazione API per servizi privati
Collega senza soluzione di continuità Claude o altri assistenti ad API private fornendo l’URL JSON OpenAPI, abilitando interazioni sicure e dinamiche con sistemi interni. - Scoperta rapida degli endpoint
Usa la ricerca semantica in memoria (basata su FAISS e MiniLM-L3) per trovare velocemente endpoint API rilevanti, anche in documenti OpenAPI ampi e complessi. - Esecuzione automatizzata delle richieste API
Consenti ai client AI non solo di scoprire ma anche di eseguire richieste API, facilitando flussi come elenco prodotti, gestione ordini o ricerca utenti senza strumenti aggiuntivi. - Accesso contestuale alla documentazione API
Recupera immediatamente la documentazione specifica dell’endpoint, supportando la scoperta dettagliata dei parametri e l’uso per l’automazione guidata dall’AI. - Integrazione con Claude Desktop o client simili
Progettato per funzionare con il client MCP di Claude, superando i limiti di dimensione dei documenti e consentendo l’uso pratico di API estese nelle applicazioni AI desktop.
Come configurarlo
Windsurf
- Assicurati di avere Node.js e Windsurf installati.
- Individua il file di configurazione di Windsurf.
- Aggiungi la voce
@any-openapi/mcp-server@latest
all’oggettomcpServers
. - Fornisci il comando e le eventuali variabili d’ambiente necessarie (come
OPENAPI_JSON_DOCS_URL
). - Salva e riavvia Windsurf, poi verifica che il server compaia come previsto.
Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Protezione delle chiavi API:
{
"env": {
"API_KEY": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
}
}
Claude
- Assicurati che Claude supporti l’integrazione con server MCP.
- Apri il pannello delle impostazioni o della configurazione per i server MCP.
- Inserisci i dettagli del server con comando e variabili d’ambiente.
- Salva le modifiche e riavvia Claude se necessario.
- Conferma che il server sia rilevabile e attivo.
Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Cursor
- Installa Cursor e vai nella sezione di configurazione del server MCP.
- Aggiungi una nuova voce MCP server usando il pacchetto
@any-openapi/mcp-server@latest
. - Imposta le variabili d’ambiente necessarie per la tua API.
- Salva la configurazione e riavvia Cursor.
- Verifica l’integrazione elencando gli strumenti disponibili.
Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Cline
- Apri il file di configurazione di Cline.
- Aggiungi la configurazione MCP server per
@any-openapi/mcp-server@latest
. - Imposta le variabili d’ambiente richieste.
- Salva e riavvia Cline.
- Assicurati che il server sia elencato tra i server MCP attivi.
Esempio JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Protezione delle chiavi API:
Usa le variabili d’ambiente come mostrato sopra per evitare di esporre credenziali sensibili.
Come usare questo MCP nei flussi
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"any-openapi": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “any-openapi” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con l’endpoint corretto.
Panoramica
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessuno trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna trovata |
Elenco degli Strumenti | ✅ | Due strumenti: scoperta & esecuzione |
Protezione delle chiavi API | ✅ | Tramite variabili d’ambiente |
Supporto sampling (meno rilevante in valutazione) | ⛔ | Non menzionato |
Supporto roots: Non specificato nella documentazione o nel codice disponibili.
In base alla documentazione fornita e all’analisi sopra, questo server MCP è mirato, funzionale e adatto all’integrazione API e alla scoperta dinamica degli endpoint, ma manca di prompt/risorse di esempio esplicite e documentazione su sampling o roots. Le pratiche di configurazione e sicurezza sono chiare e standard.
La nostra opinione
Questo MCP server è altamente pratico per sviluppatori che necessitano di integrare API estese o private con assistenti AI, in particolare Claude. La sua utilità è forte per la scoperta semantica degli endpoint e l’esecuzione diretta delle API, anche se sarebbe utile maggiore documentazione e definizione delle risorse. Nel complesso, è un server solido e focalizzato, ma non un esempio completamente esaustivo di tutte le funzionalità MCP.
Valutazione: 7/10
MCP Score
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 12 |
Numero di Stelle | 52 |
Domande frequenti
- A cosa serve l'Any OpenAPI MCP Server?
Permette ad assistenti AI come Claude di connettersi a qualsiasi API esterna che espone una specifica OpenAPI (Swagger). Consente una scoperta semantica intelligente degli endpoint e l'esecuzione diretta di richieste API, rendendo l'integrazione di API private o estese semplice e immediata.
- Quali assistenti AI o client sono supportati?
Il server è progettato per Claude ma funziona con qualsiasi client AI che supporti server MCP, inclusi Windsurf, Cursor e Cline.
- Come funziona la scoperta degli endpoint?
Utilizza una ricerca semantica in memoria (FAISS con MiniLM-L3) per trovare endpoint rilevanti dai documenti OpenAPI sulla base di query in linguaggio naturale.
- È sicuro usare le chiavi API con questo server?
Sì. Usa sempre le variabili d'ambiente per chiavi API e altri dati sensibili, come mostrato negli esempi di configurazione.
- Questo server può eseguire richieste API live?
Sì. Una volta scoperto l'endpoint rilevante, il server consente all'AI di eseguire richieste API, recuperando dati live o eseguendo azioni tramite l'API.
- Quali sono i casi d'uso tipici?
Integrazione di API private, automazione di flussi come l'elenco prodotti o la gestione utenti, e scoperta rapida e utilizzo di endpoint in API estese.
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