AsyncAPI MCPサーバー

AIアシスタントがAsyncAPI仕様にアクセスできるようにするMCP（Model Context Protocol）サーバーです。コーディングツールから直接、仕様の検索、探索、任意のバージョンの取得が可能です。

Glamaのブラウザで試す — インストール不要です。

機能

• 検索: キーワードでAsyncAPI仕様を検索

• 取得: 見出しやスラッグで特定のセクションを取得

• 一覧: GitHubタグとして利用可能なすべての安定版仕様バージョンを一覧表示

• メタデータ取得: 仕様に関するメタデータ（バージョン、ソース、キャッシュ情報、サイズ）を取得

• バージョン対応: リリース済みの任意の仕様バージョンをクエリ可能（デフォルトは最新）

• キャッシュ: ETag/Last-ModifiedベースのHTTPキャッシュ（タグ検索には10分間のTTL）

Related MCP server: EasyPeasyMCP

クイックスタート

リモート (Glama)

Glamaでホストされているサーバーを使用します。ローカル設定は不要です。MCPクライアント設定に以下を追加してください：

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

クライアント固有の手順については、以下の設定セクションを参照してください。

ローカル (セルフホスト)

前提条件

• Node.js v20以降

インストール

npm install

ビルド

npm run build

実行

ストリーマブルHTTP（ローカル開発用）：

npm run dev

サーバーはデフォルトで http://localhost:3000/mcp で起動します。別のポートを使用するには PORT 環境変数を設定してください：

PORT=8080 npm run dev

Stdio（デプロイ用）：

npm start

利用可能なツール

利用可能なリソース

AIコーディングツールの設定

リモート (Glamaホスト)

Glamaホストのサーバーに接続するには、これらの設定を使用してください。ローカル設定は不要です。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) に追加してください：

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

Cursor

プロジェクトルートの .cursor/mcp.json に追加してください：

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

VS Code Copilot

プロジェクトルートの .vscode/mcp.json に追加してください：

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

Windsurf

WindsurfのMCP設定に追加してください：

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

Cline

ClineのMCP設定に以下を追加してください：

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

OpenCode

OpenCode設定に追加してください：

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

Zed

Zedの settings.json に追加してください：

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

ローカル (セルフホスト)

npm run dev でサーバーをローカル実行する場合にこれらの設定を使用してください。接続前にサーバーが起動していることを確認してください。

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

上記設定のGlama URLを http://localhost:3000/mcp に置き換えてください。

デプロイ

このサーバーは Glama.ai にデプロイされています。ホストされているインスタンスについては glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp を参照してください。

独自のインスタンスをデプロイするには、stdioトランスポートでビルドして実行します：

npm run build
npm start

コンテナデプロイ用の Dockerfile が含まれています：

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

使用例

設定が完了すると、AIアシスタントに以下のような質問ができます：

• 「AsyncAPI仕様ではサーバーオブジェクトについて何と言っていますか？」

• 「AsyncAPI仕様で 'channels' を検索して」

• 「バージョン 2.6.0 の Info Object セクションを取得して」

• 「利用可能なすべてのAsyncAPI仕様バージョンを一覧表示して」

• 「AsyncAPI 2.x と 3.x のメッセージの違いは何ですか？」

• 「スキーマ定義に関する仕様セクションを見せて」

開発

# 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