Serwer OpenAPI Schema MCP

Czym zajmuje się serwer “OpenAPI Schema” MCP?

OpenAPI Schema MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do udostępniania informacji o schemacie OpenAPI dużym modelom językowym (LLM), takim jak Claude. Dzięki strukturalnemu dostępowi do specyfikacji OpenAPI serwer umożliwia asystentom AI eksplorację i zrozumienie API, w tym ich endpointów, parametrów, schematów żądań i odpowiedzi oraz wielu innych elementów. To pozwala deweloperom i narzędziom AI zapytywać struktury API, przeszukiwać specyfikacje oraz pobierać szczegółowe definicje schematów, co usprawnia pracę z integracją API, dokumentacją i generowaniem kodu. Serwer obsługuje ładowanie plików OpenAPI w formacie JSON lub YAML oraz zwraca wyniki w YAML dla lepszej czytelności przez LLM.

Lista promptów

W repozytorium nie udokumentowano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie opisano jawnych zasobów.

Lista narzędzi

Serwer OpenAPI Schema MCP udostępnia następujące narzędzia dla LLM:

• list-endpoints: Wyświetla wszystkie ścieżki API i ich metody HTTP wraz z podsumowaniami w strukturze zagnieżdżonych obiektów.
• get-endpoint: Pobiera szczegółowe informacje o wybranym endpointzie, w tym parametry i odpowiedzi.
• get-request-body: Dostarcza schemat ciała żądania dla konkretnego endpointu i metody HTTP.
• get-response-schema: Zwraca schemat odpowiedzi dla konkretnego endpointu, metody i kodu statusu.
• get-path-parameters: Pobiera parametry dla określonej ścieżki.
• list-components: Wyświetla wszystkie komponenty schematu (schematy, odpowiedzi, parametry itp.).
• get-component: Zwraca szczegółową definicję określonego komponentu.
• list-security-schemes: Wyświetla wszystkie dostępne schematy bezpieczeństwa w API.
• get-examples: Pobiera przykłady dla wybranego komponentu lub endpointu.
• search-schema: Przeszukuje ścieżki, operacje i schematy w specyfikacji OpenAPI.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Eksploracja i dokumentacja API: Programiści lub LLM mogą szybko wyświetlić listę endpointów, parametrów i schematów, co ułatwia dokumentowanie lub zrozumienie struktury API.
• Automatyczne generowanie kodu: Dzięki programatycznemu pobieraniu schematów żądań i odpowiedzi narzędzia mogą generować biblioteki klienckie lub fragmenty kodu do obsługi API.
• Testowanie i walidacja API: Narzędzia testujące mogą pobierać parametry i przykładowe ładunki, wspierając automatyczne lub ręczne testowanie API.
• Przegląd bezpieczeństwa: Analizuj dostępne schematy bezpieczeństwa i ich implementację na endpointach, by upewnić się, że API są odpowiednio zabezpieczone.
• Wyszukiwanie i analiza schematów: Szybko odnajduj i analizuj komponenty schematów lub endpointy powiązane z określonym obiektem lub funkcją w dużych specyfikacjach API.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że Node.js i npx są zainstalowane.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude Desktop:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
3. Dodaj serwer OpenAPI Schema MCP pod obiekt mcpServers:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Claude Desktop.
5. Sprawdź dostępność serwera w interfejsie Claude.

Cursor

Nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Claude Code CLI

1. Upewnij się, że Node.js i npx są zainstalowane.
2. Dodaj serwer OpenAPI Schema MCP:

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

   Lub ze wskazanym plikiem schematu:

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

3. Zweryfikuj rejestrację:

   claude mcp list
   claude mcp get openapi-schema
   

4. Opcjonalnie, usuń serwer:

   claude mcp remove openapi-schema
   

5. Skorzystaj z narzędzi w swojej sesji Claude Code.

Zabezpieczanie kluczy API

Nie podano informacji o zabezpieczaniu kluczy API ani korzystaniu ze zmiennych środowiskowych.

Jak korzystać z MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "MCP-name": {
    "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, aby zmienić “MCP-name” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itd.) oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnej dokumentacji, serwer OpenAPI Schema MCP jest mocno wyspecjalizowany do eksploracji OpenAPI przez LLM, oferując rozbudowany zestaw narzędzi, ale brakuje mu dokumentacji promptów, zasobów, obsługi kluczy API oraz zaawansowanych funkcji MCP. W zastosowaniach OpenAPI jest solidny; w zakresie szerszych funkcji MCP – ograniczony.

Ocena MCP

Ocena:
Oceniam ten serwer MCP na 6/10. Choć jest dobrze zdefiniowany pod kątem eksploracji schematów OpenAPI i oferuje solidny zestaw narzędzi, brakuje dokumentacji szablonów promptów MCP, jawnych definicji zasobów, dobrych praktyk bezpieczeństwa oraz wsparcia dla roots lub próbkowania. Brak LICENCJI to także poważne ograniczenie dla otwartej współpracy.