Swagger MCP Server
一个基于模型上下文协议的服务器，用于解析 Swagger/OpenAPI 文档，并为不同的框架（Axios、Fetch、React Query）生成 TypeScript 类型和 API 客户端代码。
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README
Swagger MCP 服务器
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，用于解析Swagger/OpenAPI文档并生成TypeScript类型和API客户端代码。
功能特点
- 解析Swagger/OpenAPI文档，支持v2和v3规范
- 生成TypeScript类型定义
- 生成不同框架的API客户端代码（Axios、Fetch、React Query等）
- 通过MCP协议提供这些功能，便于与大型语言模型集成
- 优化的大型文档处理：
- 内存和文件系统缓存机制
- 懒加载解析策略
- 增量解析与部分结果返回
- 进度反馈
- 自动识别不同格式的Swagger UI URLs
快速开始
安装依赖
npm install
# 或者使用pnpm
pnpm install
启动服务器
node start-server.js
服务器默认使用标准输入/输出通信。
使用MCP工具
可以通过标准输入/输出与MCP服务器通信。以下是一些示例：
# 解析Swagger文档
node examples/optimized-swagger-parser-example.js
# 生成TypeScript类型
node examples/typescript-generator-example.js
# 生成API客户端
node examples/api-client-generator-example.js
可用工具
1. Swagger/OpenAPI解析工具
标准解析工具 (parse-swagger)
{
"method": "parse-swagger",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true
}
}
优化解析工具 (parse-swagger-optimized)
适用于完整解析，带有高级选项：
{
"method": "parse-swagger-optimized",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"cacheTTLMinutes": 60,
"lazyLoading": false,
"filterTag": "pet"
}
}
轻量级解析工具 (parse-swagger-lite)
为大型文档优化，快速但只返回基本信息：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": false,
"includeDetails": false,
"useCache": true,
"skipValidation": true
}
}
2. TypeScript类型生成工具
标准类型生成器 (generate-typescript-types)
{
"method": "generate-typescript-types",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"generateEnums": true,
"generateIndex": true
}
}
优化类型生成器 (generate-typescript-types-optimized)
{
"method": "generate-typescript-types-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeSchemas": ["Pet", "Order", "User"]
}
}
3. API客户端生成工具
标准API客户端生成器 (generate-api-client)
{
"method": "generate-api-client",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "axios",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag"
}
}
优化API客户端生成器 (generate-api-client-optimized)
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeTags": ["pet", "store"]
}
}
4. 文件写入工具
{
"method": "file-writer",
"params": {
"filePath": "./output.txt",
"content": "Hello, world!",
"createDirs": true
}
}
处理大型API文档
对于大型API文档，推荐使用以下配置：
- 使用优化版工具，启用缓存和懒加载
- 使用标签或路径前缀过滤，只获取需要的API操作
- 仅在必要时包含模式定义
- 设置合理的缓存有效期，避免频繁重新解析
示例：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://your-large-api-doc-url.json",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"filterTag": "your-specific-tag",
"includeSchemas": false
}
}
支持的客户端框架
目前支持以下API客户端框架：
- Axios: 功能全面的Promise基HTTP客户端
- Fetch: 浏览器原生API，无需额外依赖
- React Query: 用于React应用的数据获取和缓存库，提供hooks和缓存功能
示例 - 生成React Query客户端:
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/react-query",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true
}
}
缓存管理
API文档缓存存储在 .api-cache 目录中。如果需要清除缓存：
- 删除
.api-cache目录 - 或者设置
useCache: false参数
配置选项
可在 swagger-mcp-config.json 中自定义服务器设置：
{
"name": "Swagger MCP Server",
"version": "1.0.0",
"transport": "stdio"
}
开发与调试
启动调试服务器：
node start-server.js
然后使用MCP Inspector连接：
npx @modelcontextprotocol/inspector pipe -- node start-server.js
或者直接方式（但可能导致输出混乱）：
npx @modelcontextprotocol/inspector -- node start-server.js
项目路线图
参见 road.md 文件了解开发计划和进度。
安装
通过Smithery安装
要通过Smithery为Claude Desktop自动安装swagger-mcp-server：
npx -y @smithery/cli install @tuskermanshu/swagger-mcp-server --client claude
构建
# 构建项目
npm run build
# 或使用pnpm
pnpm build
可用的MCP工具
parse-swagger- 解析Swagger/OpenAPI文档，返回API操作信息parse-swagger-optimized- 解析Swagger/OpenAPI文档（优化版）parse-swagger-lite- 轻量级解析Swagger/OpenAPI文档，专为大型文档优化generate-typescript-types- 从Swagger/OpenAPI文档生成TypeScript类型定义generate-typescript-types-optimized- 从Swagger/OpenAPI文档生成TypeScript类型定义（优化版）generate-api-client- 从Swagger/OpenAPI文档生成API客户端代码generate-api-client-optimized- 从Swagger/OpenAPI文档生成API客户端代码（优化版）file-writer- 将内容写入文件系统
# Swagger MCP 服务器
[](https://smithery.ai/server/@tuskermanshu/swagger-mcp-server)
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，用于解析Swagger/OpenAPI文档并生成TypeScript类型和API客户端代码。
## 功能特点
- 解析Swagger/OpenAPI文档，支持v2和v3规范
- 生成TypeScript类型定义
- 生成不同框架的API客户端代码（Axios、Fetch、React Query等）
- 通过MCP协议提供这些功能，便于与大型语言模型集成
- **优化的大型文档处理**：
- 内存和文件系统缓存机制
- 懒加载解析策略
- 增量解析与部分结果返回
- 进度反馈
- 自动识别不同格式的Swagger UI URLs
## 快速开始
### 安装依赖
```bash
npm install
# 或者使用pnpm
pnpm install
启动服务器
node start-server.js
服务器默认使用标准输入/输出通信。
使用MCP工具
可以通过标准输入/输出与MCP服务器通信。以下是一些示例：
# 解析Swagger文档
node examples/optimized-swagger-parser-example.js
# 生成TypeScript类型
node examples/typescript-generator-example.js
# 生成API客户端
node examples/api-client-generator-example.js
可用工具
1. Swagger/OpenAPI解析工具
标准解析工具 (parse-swagger)
{
"method": "parse-swagger",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true
}
}
优化解析工具 (parse-swagger-optimized)
适用于完整解析，带有高级选项：
{
"method": "parse-swagger-optimized",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"cacheTTLMinutes": 60,
"lazyLoading": false,
"filterTag": "pet"
}
}
轻量级解析工具 (parse-swagger-lite)
为大型文档优化，快速但只返回基本信息：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": false,
"includeDetails": false,
"useCache": true,
"skipValidation": true
}
}
2. TypeScript类型生成工具
标准类型生成器 (generate-typescript-types)
{
"method": "generate-typescript-types",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"generateEnums": true,
"generateIndex": true
}
}
优化类型生成器 (generate-typescript-types-optimized)
{
"method": "generate-typescript-types-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeSchemas": ["Pet", "Order", "User"]
}
}
3. API客户端生成工具
标准API客户端生成器 (generate-api-client)
{
"method": "generate-api-client",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "axios",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag"
}
}
优化API客户端生成器 (generate-api-client-optimized)
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeTags": ["pet", "store"]
}
}
4. 文件写入工具
{
"method": "file-writer",
"params": {
"filePath": "./output.txt",
"content": "Hello, world!",
"createDirs": true
}
}
处理大型API文档
对于大型API文档，推荐使用以下配置：
- 使用优化版工具，启用缓存和懒加载
- 使用标签或路径前缀过滤，只获取需要的API操作
- 仅在必要时包含模式定义
- 设置合理的缓存有效期，避免频繁重新解析
示例：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://your-large-api-doc-url.json",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"filterTag": "your-specific-tag",
"includeSchemas": false
}
}
支持的客户端框架
目前支持以下API客户端框架：
- Axios: 功能全面的Promise基HTTP客户端
- Fetch: 浏览器原生API，无需额外依赖
- React Query: 用于React应用的数据获取和缓存库，提供hooks和缓存功能
示例 - 生成React Query客户端:
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/react-query",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true
}
}
缓存管理
API文档缓存存储在 .api-cache 目录中。如果需要清除缓存：
- 删除
.api-cache目录 - 或者设置
useCache: false参数
配置选项
可在 swagger-mcp-config.json 中自定义服务器设置：
{
"name": "Swagger MCP Server",
"version": "1.0.0",
"transport": "stdio"
}
开发与调试
启动调试服务器：
node start-server.js
然后使用MCP Inspector连接：
npx @modelcontextprotocol/inspector pipe -- node start-server.js
或者直接方式（但可能导致输出混乱）：
npx @modelcontextprotocol/inspector -- node start-server.js
项目路线图
参见 road.md 文件了解开发计划和进度。
安装
通过Smithery安装
要通过Smithery为Claude Desktop自动安装swagger-mcp-server：
npx -y @smithery/cli install @tuskermanshu/swagger-mcp-server --client claude
构建
# 构建项目
npm run build
# 或使用pnpm
pnpm build
可用的MCP工具
parse-swagger- 解析Swagger/OpenAPI文档，返回API操作信息parse-swagger-optimized- 解析Swagger/OpenAPI文档（优化版）parse-swagger-lite- 轻量级解析Swagger/OpenAPI文档，专为大型文档优化generate-typescript-types- 从Swagger/OpenAPI文档生成TypeScript类型定义generate-typescript-types-optimized- 从Swagger/OpenAPI文档生成TypeScript类型定义（优化版）generate-api-client- 从Swagger/OpenAPI文档生成API客户端代码generate-api-client-optimized- 从Swagger/OpenAPI文档生成API客户端代码（优化版）file-writer- 将内容写入文件系统
Swagger MCP 服务器
一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于解析 Swagger/OpenAPI 文档并生成 TypeScript 类型和 API 客户端代码。
功能特点
- 解析 Swagger/OpenAPI 文档，支持 v2 和 v3 规范
- 生成 TypeScript 类型定义
- 生成不同框架的 API 客户端代码（Axios、Fetch、React Query 等）
- 通过 MCP 协议提供这些功能，便于与大型语言模型集成
- 优化的大型文档处理：
- 内存和文件系统缓存机制
- 懒加载解析策略
- 增量解析与部分结果返回
- 进度反馈
- 自动识别不同格式的 Swagger UI URLs
快速开始
安装依赖
npm install
# 或者使用pnpm
pnpm install
启动服务器
node start-server.js
服务器默认使用标准输入/输出通信。
使用 MCP 工具
可以通过标准输入/输出与 MCP 服务器通信。以下是一些示例：
# 解析 Swagger 文档
node examples/optimized-swagger-parser-example.js
# 生成 TypeScript 类型
node examples/typescript-generator-example.js
# 生成 API 客户端
node examples/api-client-generator-example.js
可用工具
1. Swagger/OpenAPI 解析工具
标准解析工具 (parse-swagger)
{
"method": "parse-swagger",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true
}
}
优化解析工具 (parse-swagger-optimized)
适用于完整解析，带有高级选项：
{
"method": "parse-swagger-optimized",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"cacheTTLMinutes": 60,
"lazyLoading": false,
"filterTag": "pet"
}
}
轻量级解析工具 (parse-swagger-lite)
为大型文档优化，快速但只返回基本信息：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": false,
"includeDetails": false,
"useCache": true,
"skipValidation": true
}
}
2. TypeScript 类型生成工具
标准类型生成器 (generate-typescript-types)
{
"method": "generate-typescript-types",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"generateEnums": true,
"generateIndex": true
}
}
优化类型生成器 (generate-typescript-types-optimized)
{
"method": "generate-typescript-types-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeSchemas": ["Pet", "Order", "User"]
}
}
3. API 客户端生成工具
标准 API 客户端生成器 (generate-api-client)
{
"method": "generate-api-client",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "axios",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag"
}
}
优化 API 客户端生成器 (generate-api-client-optimized)
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeTags": ["pet", "store"]
}
}
4. 文件写入工具
{
"method": "file-writer",
"params": {
"filePath": "./output.txt",
"content": "Hello, world!",
"createDirs": true
}
}
处理大型 API 文档
对于大型 API 文档，推荐使用以下配置：
- 使用优化版工具，启用缓存和懒加载
- 使用标签或路径前缀过滤，只获取需要的 API 操作
- 仅在必要时包含模式定义
- 设置合理的缓存有效期，避免频繁重新解析
示例：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://your-large-api-doc-url.json",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"filterTag": "your-specific-tag",
"includeSchemas": false
}
}
支持的客户端框架
目前支持以下 API 客户端框架：
- Axios: 功能全面的 Promise 基 HTTP 客户端
- Fetch: 浏览器原生 API，无需额外依赖
- React Query: 用于 React 应用的数据获取和缓存库，提供 hooks 和缓存功能
示例 - 生成 React Query 客户端:
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/react-query",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true
}
}
缓存管理
API 文档缓存存储在 .api-cache 目录中。如果需要清除缓存：
- 删除
.api-cache目录 - 或者设置
useCache: false参数
配置选项
可在 swagger-mcp-config.json 中自定义服务器设置：
{
"name": "Swagger MCP Server",
"version": "1.0.0",
"transport": "stdio"
}
开发与调试
启动调试服务器：
node start-server.js
然后使用 MCP Inspector 连接：
npx @modelcontextprotocol/inspector pipe -- node start-server.js
或者直接方式（但可能导致输出混乱）：
npx @modelcontextprotocol/inspector -- node start-server.js
项目路线图
参见 road.md 文件了解开发计划和进度。
安装
通过 Smithery 安装
要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 swagger-mcp-server：
npx -y @smithery/cli install @tuskermanshu/swagger-mcp-server --client claude
构建
# 构建项目
npm run build
# 或使用pnpm
pnpm build
可用的 MCP 工具
parse-swagger- 解析 Swagger/OpenAPI 文档，返回 API 操作信息parse-swagger-optimized- 解析 Swagger/OpenAPI 文档（优化版）parse-swagger-lite- 轻量级解析 Swagger/OpenAPI 文档，专为大型文档优化generate-typescript-types- 从 Swagger/OpenAPI 文档生成 TypeScript 类型定义generate-typescript-types-optimized- 从 Swagger/OpenAPI 文档生成 TypeScript 类型定义（优化版）generate-api-client- 从 Swagger/OpenAPI 文档生成 API 客户端代码generate-api-client-optimized- 从 Swagger/OpenAPI 文档生成 API 客户端代码（优化版）file-writer- 将内容写入文件系统
Swagger MCP 服务器
一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于解析 Swagger/OpenAPI 文档并生成 TypeScript 类型和 API 客户端代码。
功能特点
- 解析 Swagger/OpenAPI 文档，支持 v2 和 v3 规范
- 生成 TypeScript 类型定义
- 生成不同框架的 API 客户端代码（Axios、Fetch、React Query 等）
- 通过 MCP 协议提供这些功能，便于与大型语言模型集成
- 优化的大型文档处理：
- 内存和文件系统缓存机制
- 懒加载解析策略
- 增量解析与部分结果返回
- 进度反馈
- 自动识别不同格式的 Swagger UI URLs
快速开始
安装依赖
npm install
# 或者使用pnpm
pnpm install
启动服务器
node start-server.js
服务器默认使用标准输入/输出通信。
使用 MCP 工具
可以通过标准输入/输出与 MCP 服务器通信。以下是一些示例：
# 解析 Swagger 文档
node examples/optimized-swagger-parser-example.js
# 生成 TypeScript 类型
node examples/typescript-generator-example.js
# 生成 API 客户端
node examples/api-client-generator-example.js
可用工具
1. Swagger/OpenAPI 解析工具
标准解析工具 (parse-swagger)
{
"method": "parse-swagger",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true
}
}
优化解析工具 (parse-swagger-optimized)
适用于完整解析，带有高级选项：
{
"method": "parse-swagger-optimized",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": true,
"includeDetails": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"cacheTTLMinutes": 60,
"lazyLoading": false,
"filterTag": "pet"
}
}
轻量级解析工具 (parse-swagger-lite)
为大型文档优化，快速但只返回基本信息：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"includeSchemas": false,
"includeDetails": false,
"useCache": true,
"skipValidation": true
}
}
2. TypeScript 类型生成工具
标准类型生成器 (generate-typescript-types)
{
"method": "generate-typescript-types",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"generateEnums": true,
"generateIndex": true
}
}
优化类型生成器 (generate-typescript-types-optimized)
{
"method": "generate-typescript-types-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/types",
"namespace": "PetStore",
"strictTypes": true,
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeSchemas": ["Pet", "Order", "User"]
}
}
3. API 客户端生成工具
标准 API 客户端生成器 (generate-api-client)
{
"method": "generate-api-client",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "axios",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag"
}
}
优化 API 客户端生成器 (generate-api-client-optimized)
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/api",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true,
"typesImportPath": "../types",
"groupBy": "tag",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"includeTags": ["pet", "store"]
}
}
4. 文件写入工具
{
"method": "file-writer",
"params": {
"filePath": "./output.txt",
"content": "Hello, world!",
"createDirs": true
}
}
处理大型 API 文档
对于大型 API 文档，推荐使用以下配置：
- 使用优化版工具，启用缓存和懒加载
- 使用标签或路径前缀过滤，只获取需要的 API 操作
- 仅在必要时包含模式定义
- 设置合理的缓存有效期，避免频繁重新解析
示例：
{
"method": "parse-swagger-lite",
"params": {
"url": "https://your-large-api-doc-url.json",
"useCache": true,
"skipValidation": true,
"lazyLoading": true,
"filterTag": "your-specific-tag",
"includeSchemas": false
}
}
支持的客户端框架
目前支持以下 API 客户端框架：
- Axios: 功能全面的 Promise 基 HTTP 客户端
- Fetch: 浏览器原生 API，无需额外依赖
- React Query: 用于 React 应用的数据获取和缓存库，提供 hooks 和缓存功能
示例 - 生成 React Query 客户端:
{
"method": "generate-api-client-optimized",
"params": {
"swaggerUrl": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"outputDir": "./generated/react-query",
"clientType": "react-query",
"generateTypeImports": true
}
}
缓存管理
API 文档缓存存储在 .api-cache 目录中。如果需要清除缓存：
- 删除
.api-cache目录 - 或者设置
useCache: false参数
配置选项
可在 swagger-mcp-config.json 中自定义服务器设置：
{
"name": "Swagger MCP Server",
"version": "1.0.0",
"transport": "stdio"
}
开发与调试
启动调试服务器：
node start-server.js
然后使用 MCP Inspector 连接：
npx @modelcontextprotocol/inspector pipe -- node start-server.js
或者直接方式（但可能导致输出混乱）：
npx @modelcontextprotocol/inspector -- node start推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议，是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
官方
精选
JavaScript
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
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互，从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析，包括人口统计信息、行为和影响者互动。
官方
精选
本地
TypeScript
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
VeyraX
一个单一的 MCP 工具，连接你所有喜爱的工具：Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
官方
精选
本地
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器，集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI，使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
官方
精选
Python
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外，还可以将任何内容（从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源）导入到 Graphlit 项目中，然后从 MCP 客户端检索相关内容。
官方
精选
TypeScript
Exa MCP Server
模型上下文协议（MCP）服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。
官方
精选
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。
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e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
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