MCP Link - Convert Any OpenAPI V3 API to MCP Server

MCP Link - Convert Any OpenAPI V3 API to MCP Server

Okay, here's the translation of "Convert Any OpenAPI V3 API to MCP Server" into Chinese, along with a few options depending on the nuance you want to convey: **Option 1 (Most Literal and General):** * **将任何 OpenAPI V3 API 转换为 MCP 服务器** * (Jiāng rènhé OpenAPI V3 API zhuǎnhuàn wéi MCP fúwùqì) This is a direct translation and suitable for most contexts. It's clear and understandable. **Option 2 (More Technical and Emphasizing the Conversion Process):** * **把任意 OpenAPI V3 API 转换成 MCP 服务器** * (Bǎ rènyì OpenAPI V3 API zhuǎnhuàn chéng MCP fúwùqì) This is very similar to Option 1, but using "把" (bǎ) can subtly emphasize the action of converting. "任意" (rènyì) is a slightly more formal way of saying "any" than "任何" (rènhé). **Option 3 (Focusing on Enabling an API as an MCP Server):** * **使任何 OpenAPI V3 API 能够作为 MCP 服务器运行** * (Shǐ rènhé OpenAPI V3 API nénggòu zuòwéi MCP fúwùqì yùnxíng) This option emphasizes the *result* of the conversion, which is that the API can now function as an MCP server. It's a bit longer but more descriptive. **Option 4 (Concise and Common in Technical Contexts):** * **OpenAPI V3 API 到 MCP 服务器转换** * (OpenAPI V3 API dào MCP fúwùqì zhuǎnhuàn) This is a more concise, noun-phrase version, common in titles or headings. It translates to "OpenAPI V3 API to MCP Server Conversion." **Which option is best depends on the specific context:** * For general communication, **Option 1** is a good choice. * If you want to emphasize the *process* of conversion, **Option 2** is suitable. * If you want to highlight the *functionality* gained after conversion, **Option 3** is better. * For a title or heading, **Option 4** is often preferred. Therefore, without more context, I recommend **Option 1: 将任何 OpenAPI V3 API 转换为 MCP 服务器** as the most generally applicable translation.

automation-ai-labs

开发者工具
访问服务器

README

MCP Link - 将任何 OpenAPI V3 API 转换为 MCP 服务器

加入我们的 Discord

🧩 架构

MCP Link

🤔 为什么选择 MCP Link?

当前的 AI Agent 生态系统中存在一个明显的差距:

  • 大多数 MCP 服务器只是 Web API 的简单包装
  • 功能接口可能不完整,具体取决于开发人员的实现
  • 手动创建 MCP 接口既耗时又容易出错
  • 缺乏标准化的转换流程

MCP Link 通过自动化和标准化解决了这些问题,使任何 API 都可以轻松加入 AI 驱动的应用程序生态系统。

🌟 主要特性

  • 自动转换:基于 OpenAPI Schema 生成完整的 MCP 服务器
  • 无缝集成:使现有的 RESTful API 立即与 AI Agent 调用标准兼容
  • 完整功能:确保正确映射所有 API 端点和功能
  • 零代码修改:无需修改原始 API 实现即可获得 MCP 兼容性
  • 开放标准:遵循 MCP 规范,确保与各种 AI Agent 框架的兼容性

🌐 在线版本

访问 mcp-link.vercel.app 尝试我们的托管版本,无需安装即可快速转换和测试您的 API。

🚀 快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/automation-ai-labs/mcp-link.git
cd mcp-openapi-to-mcp-adapter

# 安装依赖
go mod download

运行

# 指定端口
go run main.go serve --port 8080 --host 0.0.0.0

参数说明

  • s= - OpenAPI 规范文件的 URL
  • u= - 目标 API 的基本 URL
  • h= - 身份验证标头格式,格式为 header-name:value-prefix
  • f= - 用于包含或排除 API 端点的路径过滤表达式。 语法:
    • +/path/** - 包含 /path/ 下的所有端点
    • -/path/** - 排除 /path/ 下的所有端点
    • +/users/*:GET - 仅包含 /users/{id} 的 GET 端点
    • 多个过滤器可以用分号分隔:+/**:GET;-/internal/**
    • 通配符:* 匹配任何单个路径段,** 匹配零个或多个段

示例

_ API MCP Link URL 身份验证方法
Brave Brave Search https://mcp-link.vercel.app/links/brave API 密钥
DuckDuckGo DuckDuckGo https://mcp-link.vercel.app/links/duckduckgo
Figma Figma https://mcp-link.vercel.app/links/figma API 令牌
GitHub GitHub https://mcp-link.vercel.app/links/github Bearer 令牌
Home Assistant Home Assistant https://mcp-link.vercel.app/links/homeassistant Bearer 令牌
Notion Notion https://mcp-link.vercel.app/links/notion Bearer 令牌
Slack Slack https://mcp-link.vercel.app/links/slack Bearer 令牌
Stripe Stripe https://mcp-link.vercel.app/links/stripe Bearer 令牌
TMDB TMDB https://mcp-link.vercel.app/links/tmdb Bearer 令牌
YouTube YouTube https://mcp-link.vercel.app/links/youtube Bearer 令牌

在 AI Agents 中使用

{
  "mcpServers": {
    "@service-name": {
      "url": "http://localhost:8080/sse?s=[OpenAPI-Spec-URL]&u=[API-Base-URL]&h=[Auth-Header]:[Value-Prefix]"
    }
  }
}

这些 URL 允许将任何具有 OpenAPI 规范的 API 立即转换为 AI Agents 可访问的 MCP 兼容接口。

📋 未来发展

  • MCP 协议 OAuthflow:实现 MCP 协议的 OAuth 身份验证流程支持
  • 资源支持:添加处理基于资源的 API 交互的能力
  • MIME 类型:增强对 API 请求和响应中各种 MIME 类型的支持

推荐服务器

Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
MCP Package Docs Server

MCP Package Docs Server

促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。

精选
本地
TypeScript
Claude Code MCP

Claude Code MCP

一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。

精选
本地
JavaScript
@kazuph/mcp-taskmanager

@kazuph/mcp-taskmanager

用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。

精选
本地
JavaScript
mermaid-mcp-server

mermaid-mcp-server

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。

精选
JavaScript
Jira-Context-MCP

Jira-Context-MCP

MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

精选
TypeScript
Linear MCP Server

Linear MCP Server

一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

精选
JavaScript
Sequential Thinking MCP Server

Sequential Thinking MCP Server

这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。

精选
Python
Curri MCP Server

Curri MCP Server

通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。

官方
本地
JavaScript