Dowolny serwer MCP OpenAPI

Do czego służy “Dowolny serwer MCP OpenAPI”?

“Dowolny serwer MCP OpenAPI” to narzędzie zaprojektowane do łączenia asystentów AI — takich jak Claude — z dowolnym zewnętrznym API udostępniającym specyfikację OpenAPI (Swagger). Umożliwia semantyczne przeszukiwanie rozbudowanych dokumentacji OpenAPI, inteligentnie dzieląc endpointy na fragmenty, co pozwala na ich szybkie wykrywanie i interakcję. Dzięki temu klienci AI mogą znajdować istotne endpointy API poprzez zapytania w języku naturalnym (np. “wylistuj produkty”), natychmiast pobierać pełną dokumentację endpointów i wykonywać zapytania API bezpośrednio z serwera. Serwer ten idealnie nadaje się do integracji prywatnych lub dużych API z przepływami pracy opartymi na AI, usprawniając operacje, takie jak zapytania do baz danych czy niestandardowe integracje API, bez konieczności częstych ręcznych aktualizacji.

Lista promptów

Brak konkretnych szablonów promptów wymienionych w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji lub kodzie nie opisano ani nie wymieniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• custom_api_request_schema
  Wykryj odpowiednie endpointy API, wykonując semantyczne wyszukiwanie w specyfikacji OpenAPI. Narzędzie udostępnia fragmenty dokumentacji endpointów na podstawie zapytań w języku naturalnym.
• custom_make_request
  Wykonaj zapytanie API do wybranego endpointu. Umożliwia asystentowi AI bezpośrednią interakcję z API, przesyłanie żądań i odbieranie odpowiedzi.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Integracja API dla usług prywatnych
  Bezproblemowo łącz Claude’a lub innych asystentów z prywatnymi API, udostępniając URL do dokumentacji OpenAPI w formacie JSON, zapewniając bezpieczną i dynamiczną interakcję z systemami wewnętrznymi.
• Szybkie wykrywanie endpointów
  Wykorzystaj wyszukiwanie semantyczne w pamięci (napędzane przez FAISS i MiniLM-L3), aby błyskawicznie znajdować odpowiednie endpointy API nawet w rozbudowanych i złożonych dokumentacjach OpenAPI.
• Automatyczne wykonywanie zapytań API
  Pozwól klientom AI nie tylko wykrywać, ale i wykonywać zapytania API, umożliwiając automatyzację takich przepływów jak wylistowanie produktów, zarządzanie zamówieniami czy wyszukiwanie użytkowników — bez dodatkowych narzędzi.
• Dostęp do kontekstowej dokumentacji API
  Natychmiast pobieraj dokumentację dotyczącą konkretnych endpointów, wspierając szczegółowe odkrywanie parametrów i zastosowań do automatyzacji opartej na AI.
• Integracja z Claude Desktop lub podobnymi klientami
  Zaprojektowany do współpracy z klientem MCP Claude’a, pozwala obejść ograniczenia wielkości dokumentacji i umożliwia praktyczne korzystanie z dużych API w aplikacjach desktopowych AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Windsurf.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj wpis @any-openapi/mcp-server@latest do obiektu mcpServers.
4. Podaj komendę oraz potrzebne zmienne środowiskowe (np. OPENAPI_JSON_DOCS_URL).
5. Zapisz i zrestartuj Windsurf, następnie sprawdź, czy serwer pojawił się na liście.

Przykładowy JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Zabezpieczanie kluczy API:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Upewnij się, że Claude obsługuje integrację serwerów MCP.
2. Otwórz ustawienia lub panel konfiguracyjny serwerów MCP.
3. Wprowadź szczegóły serwera wraz z komendą i zmiennymi środowiskowymi.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude, jeśli to konieczne.
5. Potwierdź, że serwer jest widoczny i aktywny.

Przykładowy JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Zainstaluj Cursor i przejdź do sekcji konfiguracji serwerów MCP.
2. Dodaj nowy wpis MCP z paczką @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Ustaw wymagane zmienne środowiskowe dla Twojego API.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj integrację, wyświetlając dostępne narzędzia.

Przykładowy JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
2. Dodaj konfigurację serwera MCP dla @any-openapi/mcp-server@latest.
3. Ustaw wymagane zmienne środowiskowe.
4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Upewnij się, że serwer znajduje się na liście aktywnych serwerów MCP.

Przykładowy JSON:

{
  "mcpServers": {
    "any-openapi": {
      "command": "npx",
      "args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
      }
    }
  }
}

Zabezpieczanie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych jak powyżej, by nie ujawniać wrażliwych danych.

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zmienić “any-openapi” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP i podać poprawny adres URL.

Podsumowanie

Wsparcie dla roots: Nie określono w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Na podstawie dostarczonej dokumentacji i powyższego zestawienia, ten serwer MCP jest wyspecjalizowany, funkcjonalny i dobrze dostosowany do integracji API oraz dynamicznego wykrywania endpointów, choć nie posiada jawnych przykładowych promptów/zasobów ani dokumentacji dotyczącej próbkowania czy obsługi roots. Jego konfiguracja i praktyki bezpieczeństwa są czytelne i standardowe.

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest bardzo praktyczny dla programistów potrzebujących integracji rozbudowanych lub prywatnych API z asystentami AI, szczególnie z Claude’em. Jego użyteczność jest wysoka pod kątem semantycznego wykrywania endpointów i bezpośredniego wykonywania zapytań API, choć przydałaby się pełniejsza dokumentacja i definicja zasobów. Ogólnie to solidny, wyspecjalizowany serwer, choć nie w pełni kompleksowy przykład wszystkich możliwości MCP.

Ocena: 7/10

Ocena MCP