AsyncAPI MCP-Server

Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der KI-Assistenten Zugriff auf die AsyncAPI-Spezifikation gewährt. Suchen, erkunden und rufen Sie jede Version der Spezifikation direkt aus Ihrem Coding-Tool ab.

Probieren Sie es in Ihrem Browser auf Glama aus — keine Installation erforderlich.

Funktionen

• Suche in der AsyncAPI-Spezifikation nach Schlüsselwörtern

• Abruf spezifischer Abschnitte nach Überschrift oder Slug

• Auflistung aller stabilen Spezifikationsversionen, die als GitHub-Tags verfügbar sind

• Metadaten abrufen über die Spezifikation (Version, Quelle, Cache-Informationen, Größe)

• Versionsbewusst — fragen Sie jede veröffentlichte Spezifikationsversion ab oder verwenden Sie standardmäßig die neueste

• Caching — ETag/Last-Modified-basiertes HTTP-Caching mit einer 10-minütigen TTL bei Tag-Abfragen

Related MCP server: EasyPeasyMCP

Schnellstart

Remote (Glama)

Verwenden Sie den gehosteten Server auf Glama — keine lokale Einrichtung erforderlich. Fügen Sie Folgendes zu Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
    }
  }
}

Siehe den Abschnitt Konfiguration weiter unten für client-spezifische Anweisungen.

Lokal (Selbst gehostet)

Voraussetzungen

• Node.js v20 oder neuer

Installation

npm install

Build

npm run build

Ausführen

Streamable HTTP (für die lokale Entwicklung):

npm run dev

Der Server startet standardmäßig unter http://localhost:3000/mcp. Setzen Sie die Umgebungsvariable PORT, um einen anderen Port zu verwenden:

PORT=8080 npm run dev

Stdio (für die Bereitstellung):

npm start

Verfügbare Tools

Verfügbare Ressourcen

Konfiguration für KI-Coding-Tools

Remote (Glama gehostet)

Verwenden Sie diese Konfigurationen, um eine Verbindung zum Glama-gehosteten Server herzustellen. Keine lokale Einrichtung erforderlich.

Claude Desktop

Hinzufügen zu ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) oder %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
    }
  }
}

Cursor

Hinzufügen zu .cursor/mcp.json in Ihrem Projektstammverzeichnis:

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
    }
  }
}

VS Code Copilot

Hinzufügen zu .vscode/mcp.json in Ihrem Projektstammverzeichnis:

{
  "servers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

Windsurf

Hinzufügen zu Ihren Windsurf MCP-Einstellungen:

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
    }
  }
}

Cline

In den MCP-Einstellungen von Cline hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
    }
  }
}

OpenCode

Hinzufügen zu Ihrer OpenCode-Konfiguration:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "asyncapi": {
        "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
      }
    }
  }
}

Zed

Hinzufügen zu Ihrer Zed settings.json:

{
  "context_servers": {
    "asyncapi": {
      "url": "https://glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp"
    }
  }
}

Lokal (Selbst gehostet)

Verwenden Sie diese Konfigurationen, wenn Sie den Server lokal mit npm run dev ausführen. Stellen Sie sicher, dass der Server läuft, bevor Sie eine Verbindung herstellen.

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

Cursor

{
  "mcpServers": {
    "asyncapi": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

VS Code Copilot

{
  "servers": {
    "asyncapi": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

Windsurf / Cline / OpenCode / Zed

Ersetzen Sie die Glama-URL in den obigen Konfigurationen durch http://localhost:3000/mcp.

Bereitstellung

Dieser Server wird auf Glama.ai bereitgestellt. Siehe glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp für die gehostete Instanz.

Um Ihre eigene Instanz bereitzustellen, bauen Sie sie und führen Sie sie mit Stdio-Transport aus:

npm run build
npm start

Ein Dockerfile ist für containerisierte Bereitstellungen enthalten:

docker build -t asyncapi-mcp .
docker run -p 3000:3000 asyncapi-mcp

Nutzungsbeispiele

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, können Sie Ihrem KI-Assistenten Fragen stellen wie:

• "Was sagt die AsyncAPI-Spezifikation über Server-Objekte?"

• "Durchsuche die AsyncAPI-Spezifikation nach 'channels'"

• "Rufe den Abschnitt 'Info Object' aus Version 2.6.0 ab"

• "Liste alle verfügbaren AsyncAPI-Spezifikationsversionen auf"

• "Was sind die Unterschiede zwischen Nachrichten in AsyncAPI 2.x und 3.x?"

• "Zeige mir den Spezifikationsabschnitt über Schema-Definitionen"

Entwicklung

# Install dependencies
npm install

# Build TypeScript to dist/
npm run build

# Run the HTTP server (local development)
npm run dev

# Run the stdio server (for deployment)
npm start

# Type-check without emitting
npx tsc --noEmit