Servidor MCP de AsyncAPI

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que proporciona a los asistentes de IA acceso a la especificación AsyncAPI. Busca, explora y recupera cualquier versión de la especificación directamente desde tu herramienta de programación.

Pruébalo en tu navegador en Glama — no requiere instalación.

Características

• Busca en la especificación AsyncAPI por palabra clave

• Recupera secciones específicas por encabezado o slug

• Enumera todas las versiones estables de la especificación disponibles como etiquetas de GitHub

• Obtén metadatos sobre la especificación (versión, fuente, información de caché, tamaño)

• Consciente de versiones — consulta cualquier versión publicada de la especificación, o usa la última por defecto

• Caché — caché HTTP basada en ETag/Last-Modified con un TTL de 10 minutos en las búsquedas de etiquetas

Related MCP server: EasyPeasyMCP

Inicio rápido

Remoto (Glama)

Usa el servidor alojado en Glama — no se necesita configuración local. Añade lo siguiente a la configuración de tu cliente MCP:

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

Consulta la sección Configuración a continuación para obtener instrucciones específicas del cliente.

Local (Autoalojado)

Requisitos previos

• Node.js v20 o posterior

Instalación

npm install

Construcción

npm run build

Ejecución

HTTP mediante stream (para desarrollo local):

npm run dev

El servidor se inicia en http://localhost:3000/mcp por defecto. Establece la variable de entorno PORT para usar un puerto diferente:

PORT=8080 npm run dev

Stdio (para despliegue):

npm start

Herramientas disponibles

Recursos disponibles

Configuración para herramientas de programación con IA

Remoto (alojado en Glama)

Usa estas configuraciones para conectarte al servidor alojado en Glama. No se requiere configuración local.

Claude Desktop

Añade a ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

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

Cursor

Añade a .cursor/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

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

VS Code Copilot

Añade a .vscode/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

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

Windsurf

Añade a tu configuración de MCP de Windsurf:

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

Cline

En la configuración de MCP de Cline, añade:

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

OpenCode

Añade a tu configuración de OpenCode:

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

Zed

Añade a tu settings.json de Zed:

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

Local (Autoalojado)

Usa estas configuraciones cuando ejecutes el servidor localmente con npm run dev. Asegúrate de que el servidor esté en ejecución antes de conectarte.

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

Reemplaza la URL de Glama en las configuraciones anteriores con http://localhost:3000/mcp.

Despliegue

Este servidor está desplegado en Glama.ai. Consulta glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp para la instancia alojada.

Para desplegar tu propia instancia, construye y ejecuta con transporte stdio:

npm run build
npm start

Se incluye un Dockerfile para despliegues en contenedores:

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

Ejemplos de uso

Una vez configurado, puedes hacer preguntas a tu asistente de IA como:

• "¿Qué dice la especificación AsyncAPI sobre los objetos de servidor?"

• "Busca 'channels' en la especificación AsyncAPI"

• "Obtén la sección del Objeto Info de la versión 2.6.0"

• "Enumera todas las versiones disponibles de la especificación AsyncAPI"

• "¿Cuáles son las diferencias entre los mensajes en AsyncAPI 2.x y 3.x?"

• "Muéstrame la sección de la especificación sobre definiciones de esquema"

Desarrollo

# 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