Qualquer Servidor MCP OpenAPI
Permita que assistentes de IA descubram, leiam e interajam semanticamente com qualquer API compatível com OpenAPI. Perfeito para integração dinâmica de APIs privadas no FlowHunt.

O que faz o Servidor MCP “Qualquer OpenAPI”?
O Servidor MCP “Qualquer OpenAPI” é uma ferramenta projetada para conectar assistentes de IA—como o Claude—a qualquer API externa que disponibilize uma especificação OpenAPI (Swagger). Ele permite busca semântica em grandes documentos OpenAPI, segmentando inteligentemente endpoints para descoberta e interação rápidas. Isso possibilita que clientes de IA descubram endpoints relevantes por meio de consultas em linguagem natural (por exemplo, “listar produtos”), recuperem instantaneamente toda a documentação do endpoint e executem requisições de API diretamente do servidor. O servidor é ideal para integrar APIs privadas ou extensas em fluxos de trabalho com IA, otimizando operações como consultas a bancos de dados ou integrações de APIs personalizadas sem necessidade de atualizações manuais frequentes.
Lista de Prompts
Nenhum template de prompt específico é mencionado na documentação ou código disponível.
Lista de Recursos
Nenhum recurso MCP explícito está listado ou descrito na documentação ou código disponível.
Lista de Ferramentas
- custom_api_request_schema
Descubra endpoints de API relevantes realizando busca semântica sobre a especificação OpenAPI. Esta ferramenta expõe trechos de documentação de endpoints com base em consultas em linguagem natural. - custom_make_request
Execute uma requisição de API contra o endpoint selecionado. Permite que o assistente de IA interaja diretamente com a API, enviando requisições e recebendo respostas.
Casos de Uso deste Servidor MCP
- Integração de API para Serviços Privados
Conecte facilmente o Claude ou outros assistentes a APIs privadas fornecendo a URL JSON do OpenAPI, permitindo interação dinâmica e segura com sistemas internos. - Descoberta Rápida de Endpoints
Utilize busca semântica em memória (impulsionada por FAISS e MiniLM-L3) para encontrar rapidamente endpoints relevantes, mesmo em documentos OpenAPI grandes e complexos. - Execução Automatizada de Requisições de API
Permita que clientes de IA não apenas descubram, mas também executem requisições de API, viabilizando fluxos como listagem de produtos, gestão de pedidos ou busca de usuários sem ferramentas adicionais. - Acesso Contextual à Documentação da API
Recupere instantaneamente a documentação de endpoints, apoiando a descoberta de parâmetros detalhados e o uso para automação baseada em IA. - Integração com Claude Desktop ou Clientes Similares
Projetado para funcionar com o cliente MCP do Claude, superando limites de tamanho de documentos e permitindo uso prático de grandes APIs em aplicações de IA desktop.
Como configurar
Windsurf
- Certifique-se de ter o Node.js e o Windsurf instalados.
- Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
- Adicione a entrada
@any-openapi/mcp-server@latest
ao objetomcpServers
. - Forneça o comando e quaisquer variáveis de ambiente necessárias (como
OPENAPI_JSON_DOCS_URL
). - Salve e reinicie o Windsurf, depois verifique se o servidor aparece como esperado.
Exemplo de JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Protegendo Chaves de API:
{
"env": {
"API_KEY": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${ANY_OPENAPI_API_KEY}"
}
}
Claude
- Certifique-se de que o Claude suporta integração com servidor MCP.
- Abra as configurações ou painel de configuração de servidores MCP.
- Insira os detalhes do servidor com o comando e variáveis de ambiente.
- Salve as alterações e reinicie o Claude se necessário.
- Confirme se o servidor está disponível e ativo.
Exemplo de JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Cursor
- Instale o Cursor e navegue até a seção de configuração de servidor MCP.
- Adicione uma nova entrada de servidor MCP usando o pacote
@any-openapi/mcp-server@latest
. - Defina as variáveis de ambiente conforme necessário para sua API.
- Salve a configuração e reinicie o Cursor.
- Verifique a integração listando as ferramentas disponíveis.
Exemplo de JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Cline
- Abra o arquivo de configuração do Cline.
- Adicione a configuração do servidor MCP para
@any-openapi/mcp-server@latest
. - Defina as variáveis de ambiente necessárias.
- Salve e reinicie o Cline.
- Certifique-se de que o servidor está listado entre os MCPs ativos.
Exemplo de JSON:
{
"mcpServers": {
"any-openapi": {
"command": "npx",
"args": ["@any-openapi/mcp-server@latest"],
"env": {
"OPENAPI_JSON_DOCS_URL": "https://yourapi.com/openapi.json"
}
}
}
}
Protegendo Chaves de API:
Utilize variáveis de ambiente como mostrado acima para evitar expor credenciais sensíveis.
Como usar este MCP em fluxos
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"any-openapi": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Depois de configurado, o agente de IA pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “any-openapi” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pelo endpoint correto.
Visão Geral
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum |
Lista de Ferramentas | ✅ | Duas ferramentas: descoberta e execução |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Via variáveis de ambiente |
Suporte a Amostragem (menos relevante) | ⛔ | Não mencionado |
Suporte a roots: Não especificado na documentação ou código disponível.
Com base na documentação fornecida e na análise acima, este servidor MCP é focado, funcional e muito adequado para integração de APIs e descoberta dinâmica de endpoints, mas carece de prompts/recursos explícitos de exemplo e documentação sobre amostragem ou roots. Suas práticas de configuração e segurança são claras e padrão.
Nossa opinião
Este servidor MCP é altamente prático para desenvolvedores que precisam integrar APIs grandes ou privadas com assistentes de IA, especialmente o Claude. Sua utilidade é forte para descoberta semântica de endpoints e execução direta de APIs, embora mais documentação e definição de recursos fossem desejáveis. No geral, é um servidor sólido e focado, mas não um exemplo totalmente abrangente de todos os recursos MCP.
Avaliação: 7/10
Pontuação MCP
Possui LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 12 |
Número de Stars | 52 |
Perguntas frequentes
- O que faz o Qualquer Servidor MCP OpenAPI?
Permite que assistentes de IA como o Claude se conectem a qualquer API externa que exponha uma especificação OpenAPI (Swagger). Isso possibilita a descoberta inteligente de endpoints e a execução direta de requisições à API, tornando a integração de APIs privadas ou grandes muito mais simples.
- Quais assistentes de IA ou clientes são suportados?
O servidor é projetado para o Claude, mas funciona com qualquer cliente de IA que suporte servidores MCP, incluindo Windsurf, Cursor e Cline.
- Como funciona a descoberta de endpoints?
Utiliza busca semântica em memória (FAISS com MiniLM-L3) para encontrar endpoints relevantes a partir de documentos OpenAPI com base em consultas em linguagem natural.
- É seguro usar chaves de API com este servidor?
Sim. Sempre use variáveis de ambiente para chaves de API e outros dados sensíveis, como mostrado nos exemplos de configuração.
- Este servidor pode executar requisições de API em tempo real?
Sim. Uma vez que um endpoint relevante é descoberto, o servidor permite que a IA execute requisições à API, obtendo dados em tempo real ou realizando ações via API.
- Quais são os casos de uso típicos?
Integração de APIs privadas, automação de fluxos como listagem de produtos ou gestão de usuários, e descoberta e uso rápido de endpoints em grandes APIs.
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