关于 Public Apis Mcp
Public Apis Mcp 是面向免费公共 API 目录的 MCP 服务,目录包含 public-apis GitHub 仓库中的 API。开发者可按语义搜索,并按 ID 获取完整条目。
主要功能
- 01基于嵌入的 API 搜索
- 02按 ID 获取 API 详情
- 03提供目录与 API 资源
适用场景
- 01为开发任务查找 API
- 02按 ID 查看 API 条目
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 search_public_apis 和 get_public_api_details 工具,以及目录和单个 API 资源。
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。
工具
2收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| limit | integer | 否 | |
| query | string | 是 |
详细介绍
公共 API MCP
提供免费公共 API 目录的语义搜索。
该目录包含来自 public-apis GitHub 仓库的大量 API 列表。
感谢所有维护者、贡献者和 API 创建者!💯
🎯 功能
search_public_apis:基于嵌入向量搜索 API 名称和描述get_public_api_details:通过id获取完整详情- 资源:
public-apis://apis、public-apis://api/{id}
🔧 设置(uv)
使用 uv 将其添加到 MCP 客户端(例如 Claude Desktop)。
Claude Desktop
macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"public-apis": {
"command": "uvx",
"args": ["public-apis-mcp"]
}
}
}
🚀 使用方法
- 构建嵌入向量索引(可选;首次搜索时会自动构建):
uvx public-apis-mcp build-index
- 通过 STDIO 运行 MCP 服务:
uvx public-apis-mcp run
📋 工具参考
search_public_apis
- 用途:对目录进行语义搜索
- 参数:
query(str)、limit(int,默认值为 5) - 返回:
{ id, name, score, snippet }列表
调用载荷示例:
{ "name": "search_public_apis", "arguments": { "query": "weather", "limit": 5 } }
get_public_api_details
- 用途:通过
id获取完整详情 - 参数:
id(str) - 返回:
ApiItem
调用载荷示例:
{ "name": "get_public_api_details", "arguments": { "id": "a6b3a6b3-a6b3-a6b3-a6b3-a6b3a6b3a6b3" } }
🛠️ 开发
前置条件:
- Python 3.10+
- uv(
https://docs.astral.sh/uv/)
设置:
uv sync --dev
运行测试:
FREE_APIS_MCP_TEST_MODE=1 uv run pytest -q
代码检查和格式化:
uv run ruff check --fix
uv run ruff format
类型检查:
uv run mypy src/
MCP 客户端开发配置
{
"mcpServers": {
"public-apis-dev": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<abs_path>/public-apis-mcp",
"run",
"public-apis-mcp"
]
}
}
}
构建并试用
uv build
uv run --with dist/*.whl public-apis-mcp --help
📦 数据与索引
- 数据:
src/public_apis_mcp/datastore/free_apis.json - 嵌入向量索引:
src/public_apis_mcp/datastore/index.npz(自动构建)
使用 MCP Inspector 进行测试
如需探索和/或开发此服务,请使用 MCP Inspector npm 工具:
# Install MCP Inspector
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
# Run local development server with the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run public-apis-mcp
# Run PyPI production server with the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx public-apis-mcp
📝 许可证
MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE 文件。
🤝 贡献
欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。
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支持 Markdown
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。