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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

MCP Openapi Query

MCP Server

一个基于FastMCP的服务器,用于导航和查询OpenAPI规范,支持MCP兼容的AI应用程序探索API模式、解析$ref指针以及检查路径和操作。

工具数

9

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
开发工具PythonClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

sesopenko

提供方

sesopenko

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run python -m mcp_openapi_query

详细介绍

mcp openapi查询

![CI](https://github.com/sesopenko/mcp-openapi-query/actions/workflows/ci.yml) ![License: GPL v3](LICENSE.txt) ![Python 3.13+](https://www.python.org/downloads/)

A. FastMCP 用于导航和查询OpenAPI规范的服务器。将任何兼容MCP的AI应用程序连接到此服务器,以便它可以探索API架构,解决 $ref 指针,并检查路径和操作,而无需一次读取整个规范文件。

MCP(模型上下文协议) 是一个开放标准,允许AI助手调用外部工具和服务。此服务器通过HTTP实现MCP,因此任何兼容MCP的AI应用程序都可以访问它。

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先决条件

  • 码头工人 --对于Docker Compose部署路径
  • 紫外线 --有关源部署路径(请参见 安装uv)

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快速开始

选项A——Docker编写

  1. 创建一个 docker-compose.yml:
   services:
     mcp-openapi-query:
       image: sesopenko/mcp-openapi-query:latest
       ports:
         - "8080:8080"
       volumes:
         - ./config.toml:/config/config.toml:ro
       restart: unless-stopped
  1. 复制示例配置并对其进行编辑:
   cp config.toml.example config.toml
  1. 启动服务器:
   docker compose up -d

选项B——从源运行

  1. 安装 紫外线 如果你还没有。
  1. 安装依赖项:
   uv sync
  1. 复制示例配置并对其进行编辑:
   cp config.toml.example config.toml
  1. 启动服务器:
   uv run python -m mcp_openapi_query

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安全

此服务器具有 无认证 在其MCP端点上。它仅设计用于局域网。

请勿将此服务器直接暴露于互联网。

如果您需要远程访问它,请将其放置在处理TLS终止和访问控制的反向代理后面。配置反向代理不在此项目范围内。

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配置

创建一个 config.toml 在工作目录中(或传递 --config ):

[server]
host = "0.0.0.0"
port = 8080

[logging]
level = "info"

\[服务器\]

密钥默认值描述
host"0.0.0.0"MCP服务器监听的地址。 0.0.0.0 绑定所有接口。
port8080MCP服务器侦听的端口

\[日志记录\]

密钥默认值描述
level"info"日志冗长。什么之中的一个: debug, info, warning, error.

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连接AI应用程序

此服务器使用 流式HTTP MCP运输。客户端通过HTTP POST与流式响应进行通信——在浏览器中打开端点将返回 Not Acceptable 错误,这是预期的。

将兼容MCP的AI应用程序指向服务器的MCP端点:

http://:
/mcp

例如,如果服务器正在运行 192.168.1.10 使用默认端口:

http://192.168.1.10:8080/mcp

有关如何注册MCP服务器,请参阅您的AI应用程序的文档。确保它支持流式HTTP传输(大多数现代MCP客户端都支持)。

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使用Claude代码

1.启动服务器

创建一个 docker-compose.yml 以及最小值 config.toml,然后启动服务器:

services:
  mcp-openapi-query:
    image: sesopenko/mcp-openapi-query:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./config.toml:/config/config.toml:ro
    restart: unless-stopped
[server]
host = "0.0.0.0"
port = 8080

[logging]
level = "info"
docker compose up -d

2.在Claude Code中注册MCP服务器

将服务器添加到项目的MCP配置中。从项目根目录运行以下命令:

claude mcp add --transport http openapi-query http://localhost:8080/mcp

或手动添加到 .claude/settings.json 在您的项目中:

{
  "mcpServers": {
    "openapi-query": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

3.验证连接

在Claude Code会话中,运行:

/mcp

openapi-query 服务器应显示为已连接。您也可以致电 health_check 直接确认服务器可访问。

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可用工具

工具说明
health_check退货 {"status": "ok"} 确认服务器正在运行。
list_paths列出OpenAPI规范中定义的所有路径键,当路径项中存在时,每个路径键都有一个可选的描述。
get_path_item返回特定路径的完整Path Item对象。
get_operation返回特定HTTP方法和路径的Operation对象。
get_spec_version返回规范格式版本字符串(例如。 swagger 2.0, openapi 3.0.3).
list_refs_in_path列出全部 $ref 值及其在路径项中的JSON指针位置。
get_component_schema从返回一个命名的架构对象 components.schemas.
list_refs_in_schema列出全部 $ref 模式中的值,按名称或 $ref 弦。
resolve_ref解决内部问题 $ref string,并返回目标对象及其规范指针。

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运行测试

uv run pytest tests/unit/

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贡献/维护

维护.md 用于设置、开发命令、AI代理轨道以及如何运行测试。

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许可证

版权所有(c)Sean Esopenko 2026

该项目根据 GNU通用公共许可证v3.0.

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致谢:骑在巨人的背上

这个项目是在 克劳德代码,由Anthropic开发的AI编码助手。

像Claude这样的人工智能助手接受了大量数据的培训,其中大部分是由开源社区编写的:开发人员自由贡献的库、工具、文档和数十年的共享知识。没有这个基础,这样的工具是不可能的。

鉴于该债务,该项目根据 GNU通用公共许可证v3.0GPL确保此代码以及任何衍生作品保持开源。这是一个小小的互惠行为:回馈公地,使之成为可能。

对于每一位将提交推送到公共仓库、编写Stack Overflow答案或在开放许可证下发布包的开发人员——谢谢。

目录标签

目录标签

开发工具PythonClaudeOpenAPI查询本地部署MCP协议AI工具集成API导航

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

9

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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