MCP-Ressourcen mit 'OpenAPI'

AppDog generiert MCP-Server aus OpenAPI-Spezifikationen und optimiert die API-Entwicklung und -Bereitstellung.

Eine Befehlszeilenschnittstelle zur Interaktion mit MCP-Servern über stdio und HTTP-Transport, die die Serverkommunikation vereinfacht.

Bietet token-effizienten Zugriff auf MCP-Ressourcen, um OpenAPI- und Swagger-Spezifikationen interaktiv zu erkunden.

Transformiert OpenAPI-Dienste in MCP-Server für nahtlose KI-Agentenintegration und Toolzugriff.

Konvertiert automatisch OpenAPI-Spezifikationen in Model Context Protocol (MCP) Serverinstanzen für nahtlose Integration.

Konvertiert OpenAPI-Spezifikationen in MCP-Tools für nahtlose AI-Assistenten-API-Interaktionen.

Ein sicherer MCP-zu-OpenAPI-Proxy-Server, der MCP-Tools sofort als standardisierte RESTful-APIs bereitstellt.

Ein Python-Paket zur Generierung von typisierten API-Clients und MCP-Servern aus OpenAPI-Spezifikationen.

Bietet Referenzimplementierungen für OpenAPI-Server, die eine einfache Integration von Werkzeugen in AI-Arbeitsabläufe ermöglichen.

Ein CLI-Tool, um typensichere MCP-Server aus OpenAPI-Spezifikationen zu generieren, zu konfigurieren und zu verwalten.

Ermöglicht Claude das Entdecken und Aufrufen von API-Endpunkten über semantische Suche in großen OpenAPI-Spezifikationen.

Ein Server zur Verwaltung der Volcengine MCP-Integration, der API-Management, Anforderungsrouting und Serviceverwaltung ermöglicht.

Ein Multi-Modul-Projekt, das Spring AI mit der ResOs API für Restaurantreservierungen und Chatbot-Interaktionen integriert.

Ein Server, der mehrere OpenAPI-Spezifikationen lädt, dereferenziert und für LLM-gesteuerte IDE-Integrationen bereitstellt.

A TypeScript-based client connecting to MCP servers, enabling AI interaction with DeepSeek or OpenAI models.