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OpenAPI MCP Server

OpenAPI MCP Server

本地服务
github.com/rahgadda开发工具679 周前更新

关于 OpenAPI MCP Server

OpenAPI MCP Server 根据 OpenAPI 文档和基础 URL,将配置的 REST API 提供给大模型使用。它支持 GET、PUT、POST 和 PATCH 请求,并可选配置请求头及操作白名单或黑名单。

主要功能

  1. 01基于 OpenAPI 访问 REST API
  2. 02支持 GET、PUT、POST、PATCH
  3. 03可选设置请求头
  4. 04操作白名单与黑名单

适用场景

  1. 01让大模型调用配置的 REST API
  2. 02限制可用的 API 操作
  3. 03通过代理设置转发请求

MCP 相关

该 MCP 服务根据 OpenAPI 文档和 API 基础 URL,向 MCP 客户端提供配置的 REST API 操作。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

OpenAPI MCP Server

smithery badge

概述

  • 此项目将安装 MCP - Model Context Protocol Server,为大模型提供已配置的 REST API 作为上下文。
  • 使用此项目,可以让大模型与 RestAPI 交互,并通过大模型提示词发起 REST API 调用。
  • 目前支持 HTTP API 调用:GET/PUT/POST/PATCH。

安装

  • 安装软件包
    pip install openapi_mcp_server
    
  • 在某个文件夹中创建 .env,并至少设置 OPENAPI_SPEC_PATH 和 API_BASE_URL。可在此处获取示例文件。
  • 在上述文件夹中运行 uv run openapi_mcp_server,测试 openapi_mcp_server 服务。

Claude Desktop

  • Claude Desktop 的配置详情
    {
      "mcpServers": {
        "openapi_mcp_server":{
          "command": "uv",
          "args": ["run","openapi_mcp_server"]
          "env": {
              "DEBUG":"1",
              "API_BASE_URL":"https://petstore.swagger.io/v2",
              "OPENAPI_SPEC_PATH":"https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json",
              "API_HEADERS":"Accept:application/json",
              "API_WHITE_LIST":"addPet,updatePet,findPetsByStatus"
          }
        }
      }
    }
    
    Pet Store 演示
配置
  • 可用环境变量列表
    • DEBUG:启用调试日志(可选,默认值为 False)
    • OPENAPI_SPEC_PATH:OpenAPI 文档的路径。(必填)
    • API_BASE_URL:API 请求的基础 URL。(必填)
    • API_HEADERS:API 请求中包含的标头(可选)
    • API_WHITE_LIST:白名单 operationId,列表格式为 ["operationId1", "operationId2"](可选)
    • API_BLACK_LIST:黑名单 operationId,列表格式为 ["operationId3", "operationId4"](可选)
    • HTTP_PROXY:HTTP 代理详情(可选)
    • HTTPS_PROXY:HTTPS 代理详情(可选)
    • NO_PROXY:不使用代理的详情(可选)

贡献

欢迎贡献。
请随时提交 Pull Request。

许可证

此项目根据 MIT 许可证的条款授权。

Github 星标

星标历史图表

附录

UV
mkdir -m777 openapi_mcp_server
cd openapi_mcp_server
uv init
uv add mcp[cli] pydantic python-dotenv requests
uv add --dev twine setuptools
uv sync
uv run openapi_mcp_server
uv build
pip install --force-reinstall --no-deps .\dist\openapi_mcp_server-*fileversion*.whl
export TWINE_USERNAME="rahgadda"
export TWINE_USERNAME="<<API Key>>"
uv run twine upload --verbose dist/*

参考

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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。