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Openapi Inspector

Openapi Inspector

本地服务
github.com/Nonetss开发工具039 周前更新

关于 Openapi Inspector

Openapi Inspector 是面向前端开发和后端契约验证的 OpenAPI MCP 服务,可让 LLM 按需探索 API 规范。它还可生成类型、校验模式和代码片段,并依据契约检查响应数据。

主要功能

  1. 01按分类浏览并搜索端点
  2. 02提取请求和响应 JSON Schema
  3. 03生成 TypeScript 类型与 Zod 模式
  4. 04生成数据获取代码和模拟数据
  5. 05校验响应并映射依赖关系
  6. 06查看安全要求并调用端点

适用场景

  1. 01从 API 规范生成前端类型和校验模式
  2. 02为 UI 原型生成模拟数据
  3. 03核对后端响应是否符合 API 契约
  4. 04探索端点及其数据依赖

MCP 相关

它向 MCP 客户端开放 OpenAPI 端点探索、Schema 提取、代码生成和响应验证工具,也支持配置认证并调用 API。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"none.api": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nonetss/none.api"
],
"env": {
"OPENAPI_URL": "<OPENAPI_URL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @nonetss/none.api
需要配置的环境变量
OPENAPI_URL

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@nonetss/none.api

工具

17

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
limitnumber否限制结果数量(默认值:50)。
offsetnumber否分页的起始索引(默认值:0)。

详细介绍

none.api - OpenAPI Explorer MCP 服务

面向模型上下文协议(MCP)的专业 OpenAPI 探索器,针对前端开发和后端契约验证进行了优化。

这是什么?

此 MCP 服务允许 Claude 或 Cursor 等大语言模型(LLM)动态探索、理解并与任何具有 OpenAPI/Swagger 规范的 API 交互。

它专为以下用途设计:

  1. 加速前端开发:直接根据 API 定义生成类型、Zod 模式、模拟数据和数据获取钩子(Axios/TanStack Query)。
  2. 验证后端实现:根据 OpenAPI 契约验证后端响应对象,确保实现与规范一致。
安装
使用 npx(推荐)

无需安装即可直接运行此服务:

npx @nonetss/none.api
全局安装
npm install -g @nonetss/none.api
主要功能
  • 智能探索:按类别列出端点,并支持基于关键词的搜索(支持多语言同义词)。
  • 前端工厂:
    • 生成请求和响应的 TypeScript 接口。
    • 生成用于表单验证的 Zod 模式。
    • 生成 React/Axios/TanStack Query 代码片段。
    • 生成用于 UI 原型设计的 模拟数据。
  • 后端守护:
    • 响应验证:使用 AJV 对照 OpenAPI 模式验证 JSON 数据。
    • 依赖关系映射:了解资源之间的关系(例如,哪个端点会提供另一个端点所需的 ID)。
  • 安全性:自动支持身份验证(Bearer/API Key),并采用安全的环境锁定配置。
工具概览
工具重点描述
list_endpoints探索列出按功能类别分组的所有端点。
list_tags探索列出 API 中的所有标签(功能类别)。
search_by_tag探索列出与特定标签关联的所有端点。
find_endpoint探索根据意图或关键词进行智能搜索(例如,“删除用户”)。
get_endpoint_info分析提供详细文档、参数和响应代码。
get_request_schema分析返回端点请求正文的 JSON 模式。
get_response_schema分析返回特定响应状态代码的 JSON 模式。
get_typescript_types前端生成可直接使用的 TypeScript 接口。
get_zod_schema前端生成 Zod 验证模式。
get_framework_snippet前端生成 Axios 或 TanStack Query 代码。
get_fetch_snippet前端生成原生 fetch 代码片段,便于快速集成。
get_mock_data原型设计根据模式生成高保真模拟数据。
map_dependencies架构分析路由之间的数据流和 ID 关系。
get_security_info安全显示 API 或特定路由的安全要求。
set_security_context安全设置后续请求使用的身份验证标头。
call_endpoint调试向已配置的 API 发起真实 HTTP 调用。
validate_response后端根据 API 契约验证 JSON 对象。
配置

将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json 或 Cursor MCP 设置中:

{
  "mcpServers": {
    "none.api": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@nonetss/none.api"],
      "env": {
        "OPENAPI_URL": "http://localhost:3000/doc",
        "AUTH_EMAIL": "[email protected]",
        "AUTH_PASSWORD": "your-password",
        "AUTH_PATH": "/api/auth/login"
      }
    }
  }
}
开发工作流
  1. 构建:npm run build(使用 tsc + tsc-alias 解析路径)。
  2. 格式化:已集成 Prettier。
  3. Git 钩子:通过 husky 和 lint-staged 在提交时自动格式化。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。