Tyk Dashboard MCP Server

Co robi „Tyk Dashboard” MCP Server?

Tyk Dashboard MCP Server to dynamiczne narzędzie zaprojektowane do przekształcania specyfikacji OpenAPI lub Swagger w dostępne serwery MCP (Model Context Protocol). Dzięki temu asystenci AI mogą bezpośrednio komunikować się z REST API, udostępniając endpointy API jako narzędzia usprawniające workflow deweloperskie. Tyk Dashboard MCP Server umożliwia płynną integrację zewnętrznych API z klientami opartymi o AI, zapewniając automatyczne wsparcie dla zapytań, uwierzytelniania oraz obsługi parametrów. Dzięki dynamicznemu ładowaniu, wsparciu nakładek (overlays) i możliwości niestandardowego mapowania, idealnie nadaje się do udostępniania dowolnego REST API agentom napędzanym LLM. Programiści mogą natychmiast udostępnić swoje API do zapytań, zarządzania plikami i innych akcji automatycznych, usprawniając integrację i redukując ręczną pracę.

Lista promptów

W repozytorium ani w dokumentacji nie podano informacji o szablonach promptów do wielokrotnego użycia.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie nie wymieniono żadnych zasobów MCP wprost.

Lista narzędzi

• Dynamiczne operacje OpenAPI jako narzędzia
  Serwer automatycznie udostępnia każdą operację z załadowanej specyfikacji OpenAPI jako narzędzie MCP. Każdy endpoint REST API (np. trasy GET, POST, PUT, DELETE) staje się funkcją dostępną dla AI, z pełną obsługą parametrów, uwierzytelniania i metadanych operacji.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Integracja API dla asystentów AI
  Natychmiast udostępniaj dowolne API zgodne z OpenAPI agentom opartym o LLM do zapytań, aktualizacji lub zarządzania zewnętrznymi źródłami danych.
• Szybkie prototypowanie workflow opartych o API
  Pozwala programistom szybko testować i iterować workflow z wykorzystaniem zewnętrznych API, udostępniając endpointy jako konfigurowalne narzędzia w środowiskach AI.
• Automatyzacja testowania API
  Używaj LLM do automatyzacji i walidacji zapytań API, odpowiedzi i przepływów uwierzytelniania przez serwer MCP.
• Dedykowane narzędzia API dla zespołów wewnętrznych
  Udostępniaj użytkownikom wewnętrznym lub zespołom markowe wersje firmowych API dostępne dla AI – do automatyzacji, raportowania lub zarządzania.
• Ustandaryzowane interfejsy AI-API
  Przekształcaj endpointy API w ustandaryzowane, wykrywalne narzędzia, które mogą być wykorzystywane przez wielu agentów LLM lub projekty deweloperskie.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js na swoim komputerze.
2. Otwórz Claude Desktop i przejdź do Ustawienia > Deweloper.
3. Edytuj lub utwórz plik konfiguracyjny:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Dodaj tę konfigurację (dostosuj według potrzeb):

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

5. Zrestartuj Claude Desktop.
6. W polu czatu powinna pojawić się ikona młotka oznaczająca narzędzia API.

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Serwer obsługuje przekazywanie niestandardowych nagłówków HTTP przez zmienne środowiskowe i CLI, ale brak jest przykładu zabezpieczenia kluczy API w konfiguracji. Użytkownicy powinni zapewnić ładowanie wrażliwych kluczy przez zmienne środowiskowe w systemie lub konfiguracji wdrożenia.

Przykład (koncepcyjny):

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

Uwaga: Dostosuj zgodnie z własnym środowiskiem i polityką bezpieczeństwa.

Jak używać tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i podłączenia go do swojego agenta AI:

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

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “MCP-name” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itp.) oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Wsparcie dla rootów: Obecność katalogu .roo sugeruje możliwość wsparcia root boundaries, ale nie jest to opisane w dokumentacji.

Na podstawie powyższych tabel, Tyk Dashboard MCP Server oferuje solidny sposób na przekształcenie endpointów OpenAPI w narzędzia dostępne dla AI. Brakuje jednak dokumentacji/przykładów szablonów promptów, jawnych zasobów MCP i szczegółów dla części platform. Wsparcie sampling-u i rootów nie jest jasno opisane. Całościowo ten serwer MCP wypada dobrze pod względem narzędzi i licencjonowania, ale mógłby mieć bogatszą dokumentację i zakres funkcji.

Ocena MCP

OCENA: 6/10