Openapi2mcpserver

🚀 OpenAPI 转 MCP 服务器

本项目可直接根据提供的 openapi.yaml 文件启动一个模型上下文协议（MCP）服务器，使用 uv 进行依赖管理。每个 HTTP 端点都会成为一个 MCP 工具，供 AnythingLLM（或任何支持 MCP 的客户端）调用。

🚀 快速开始

1. 安装依赖

uv sync

2. 配置 openapi2mcpserver/config.yaml

base_url: "https://localhost:12001"
verify_ssl: false
openapi_path: "../openapi.yaml"           # 可选，默认为仓库根目录下的副本
log_file: "../logs/openapi2mcpserver.log" # 可选，启用文件日志记录
log_level: "INFO"                         # 可选，支持 DEBUG/INFO/WARNING/ERROR

auth:
  mode: "basic"                           # 选项：none/basic/bearer/header/query
  username: "your-username"
  password: "your-password"
  # basic_token: "cHJlLWVuY29kZWQtY3JlZHM="
  # extra_headers:
  #   X-API-Version: "1"

# default_headers:
#   X-Request-Source: "mcp"

3. 启动 MCP 服务器

uv run openapi2mcpserver

💻 使用示例

在 AnythingLLM 中使用此 MCP 服务器

以下步骤针对 AnythingLLM 桌面插件系统，列出了 macOS 和 Windows 的默认路径。如果文件不存在，请创建该文件，并将示例路径替换为你机器上的实际值。

macOS

1. 打开 ~/Library/Application Support/anythingllm-desktop/storage/plugins/anythingllm_mcp_servers.json
2. 添加或合并以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "rhino-agent": {
      "command": "/Users/<你的用户名>/.local/bin/uv",
      "args": ["run", "--project", "/Users/<你的用户名>/workspace/AIProjects/openapi2mcpserver", "openapi2mcpserver"]
    }
  }
}

Windows

1. 打开 %APPDATA%\anythingllm-desktop\storage\plugins\anythingllm_mcp_servers.json
2. 如果你使用 uv.exe，将路径替换为 where uv 的输出，例如：

{
  "mcpServers": {
    "rhino-agent": {
      "command": "C:\\Users\\<YourUser>\\AppData\\Roaming\\Python\\Scripts\\uv.exe",
      "args": ["run", "--project", "C:\\Users\\<YourUser>\\workspace\\AIProjects\\openapi2mcpserver", "openapi2mcpserver"]
    }
  }
}

保存后重新启动 AnythingLLM（或在设置中重新加载插件），你应该会在工作区的工具列表中看到 rhino-agent。

✨ 主要特性

• 自动解析每个 OpenAPI 路径并注册匹配的 MCP 工具
• 提供 OpenAPI_GetSchema 以检查 components.schemas
• 工具输入涵盖路径参数、查询参数、请求头和请求体
• 灵活的身份验证（无/基本/承载/自定义请求头/查询参数）以及全局默认请求头
• 同时在控制台和文件中进行结构化日志记录，便于 LLM 故障排除

📚 详细文档

项目结构

openapi2mcpserver/
    __init__.py
    __main__.py
    client.py
    config.py
    openapi_loader.py
    server.py

运行时注意事项

服务器启动时会读取 OpenAPI 描述，为每个工具构建 JSON Schema 输入，并将调用转发到上游 API。响应（状态码、请求头和 JSON/文本响应体）将原样返回给 MCP 客户端，以便你可以链式执行后续操作，例如轮询任务状态。