
Serveur MCP Schéma OpenAPI
Le serveur MCP Schéma OpenAPI expose des spécifications OpenAPI aux grands modèles de langage, permettant l'exploration d'API, la recherche de schémas, la génér...
Exposez et explorez les spécifications OpenAPI/Swagger comme ressources pour un accès programmatique, la découverte d’endpoints et la validation de schémas—donnant aux agents IA et aux développeurs les moyens d’automatiser et de rationaliser les workflows d’intégration API.
Le serveur OpenAPI Schema Explorer MCP fournit un accès efficace en jetons aux spécifications OpenAPI/Swagger via des ressources MCP, permettant l’exploration côté client des schémas API. Ce serveur fait le lien entre les assistants IA et la documentation API externe, autorisant outils et LLMs (Large Language Models) à interroger, lire et analyser de façon programmatique les spécifications API. En exposant les spécifications OpenAPI/Swagger comme ressources structurées, il simplifie des tâches comme la découverte d’endpoints, l’inspection de paramètres et la validation de schémas, améliorant ainsi le flux de développement pour les équipes qui intègrent ou étendent des API tierces. Ce serveur est particulièrement utile pour les développeurs et agents IA cherchant à automatiser l’analyse de la documentation API, améliorer la génération de code ou valider les points d’intégration de manière scalable et standardisée.
Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans les fichiers du dépôt ou la documentation disponible.
Aucun outil explicite n’est listé dans server.py ou les fichiers équivalents d’entrée du dépôt.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Sécurisation des clés API :
{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Sécurisation des clés API :
{
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Sécurisation des clés API :
{
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"openapi-schema-explorer": {
"command": "npx",
"args": ["@kadykov/mcp-openapi-schema-explorer@latest"]
}
}
}
Sécurisation des clés API :
{
"env": {
"API_KEY": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${OPENAPI_SCHEMA_EXPLORER_API_KEY}"
}
}
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :
{
"openapi-schema-explorer": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “openapi-schema-explorer” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | |
Liste des Prompts | ⛔ | Aucun template trouvé dans le dépôt/docs |
Liste des Ressources | ✅ | Specs OpenAPI, endpoints, définitions de schéma |
Liste des Outils | ⛔ | Aucun outil explicite trouvé dans l’entrée du dépôt |
Sécurisation des clés API | ✅ | Configuration env et inputs présentée |
Support du Sampling (moins important) | ⛔ | Aucune référence trouvée |
Sur cette base, OpenAPI Schema Explorer MCP fournit une documentation et une configuration utiles, mais manque de définitions explicites de prompts et d’outils, ce qui limite sa polyvalence agentique prête à l’emploi. C’est un MCP centré sur les ressources, solide, mais qui pourrait nécessiter des développements ou une documentation supplémentaire pour les usages avancés.
Note : 6/10
Possède une LICENCE | ✅ (MIT) |
---|---|
Au moins un outil | ⛔ |
Nombre de Forks | 2 |
Nombre d’étoiles | 19 |
C'est un serveur MCP qui fournit un accès structuré et efficace en jetons aux spécifications OpenAPI/Swagger sous forme de ressources MCP. Il permet aux agents IA et aux développeurs d'explorer, valider et automatiser de manière programmatique les tâches liées à la documentation API.
Les cas d'utilisation incluent l'exploration de documentation API, la découverte d'endpoints, la validation de schémas, la génération automatique de code, et le support à la mise en place de tests automatisés en exposant les schémas et paramètres d'API.
Aucun modèle de prompt explicite ni outil pour agents n'est défini dans la version actuelle. Le serveur se concentre sur l'exposition des ressources à partir des spécifications OpenAPI/Swagger.
Il expose des documents de spécifications OpenAPI/Swagger, les listes d'endpoints d'API et les définitions de schémas/composants, facilitant la récupération et l'analyse de la structure et des types de données de l'API.
Vous devez utiliser des variables d'environnement dans la configuration de votre serveur MCP pour les clés API. Référez-vous à l'exemple de chaque plateforme dans les instructions d'installation pour une gestion sécurisée des clés.
Oui, il est open source et sous licence MIT.
Donnez à vos agents IA et workflows un accès programmatique à la documentation OpenAPI/Swagger et aux ressources de schéma. Automatisez l'intégration, la validation et la génération de code avec FlowHunt.
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