AsyncAPI MCP-сервер

MCP-сервер (Model Context Protocol), который предоставляет ИИ-ассистентам доступ к спецификации AsyncAPI. Ищите, изучайте и получайте любую версию спецификации прямо из вашего инструмента разработки.

Попробуйте в браузере на Glama — установка не требуется.

Возможности

• Поиск по спецификации AsyncAPI с помощью ключевых слов

• Получение конкретных разделов по заголовку или слагу

• Список всех стабильных версий спецификации, доступных в виде тегов GitHub

• Получение метаданных о спецификации (версия, источник, информация о кэше, размер)

• Поддержка версий — запрашивайте любую выпущенную версию спецификации или используйте последнюю по умолчанию

• Кэширование — HTTP-кэширование на основе ETag/Last-Modified с TTL 10 минут для поиска тегов

Related MCP server: EasyPeasyMCP

Быстрый старт

Удаленно (Glama)

Используйте размещенный сервер на Glama — локальная настройка не требуется. Добавьте следующее в конфигурацию вашего MCP-клиента:

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

См. раздел Конфигурация ниже для получения инструкций для конкретных клиентов.

Локально (Self-hosted)

Предварительные требования

• Node.js версии 20 или выше

Установка

npm install

Сборка

npm run build

Запуск

Streamable HTTP (для локальной разработки):

npm run dev

Сервер запускается на http://localhost:3000/mcp по умолчанию. Установите переменную окружения PORT, чтобы использовать другой порт:

PORT=8080 npm run dev

Stdio (для развертывания):

npm start

Доступные инструменты

Доступные ресурсы

Конфигурация для инструментов разработки с ИИ

Удаленно (размещено на Glama)

Используйте эти конфигурации для подключения к серверу, размещенному на Glama. Локальная настройка не требуется.

Claude Desktop

Добавьте в ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) или %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

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

Cursor

Добавьте в .cursor/mcp.json в корне вашего проекта:

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

VS Code Copilot

Добавьте в .vscode/mcp.json в корне вашего проекта:

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

Windsurf

Добавьте в настройки MCP Windsurf:

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

Cline

В настройках MCP Cline добавьте:

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

OpenCode

Добавьте в конфигурацию OpenCode:

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

Zed

Добавьте в settings.json вашего Zed:

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

Локально (Self-hosted)

Используйте эти конфигурации при локальном запуске сервера с помощью npm run dev. Убедитесь, что сервер запущен перед подключением.

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

Замените URL Glama в конфигурациях выше на http://localhost:3000/mcp.

Развертывание

Этот сервер развернут на Glama.ai. См. glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp для доступа к размещенному экземпляру.

Чтобы развернуть свой собственный экземпляр, выполните сборку и запуск с использованием транспорта stdio:

npm run build
npm start

Dockerfile включен для контейнеризированных развертываний:

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

Примеры использования

После настройки вы можете задавать своему ИИ-ассистенту вопросы, например:

• "Что говорит спецификация AsyncAPI об объектах сервера?"

• "Найди в спецификации AsyncAPI 'channels'"

• "Получи раздел Info Object из версии 2.6.0"

• "Перечисли все доступные версии спецификации AsyncAPI"

• "В чем различия между сообщениями в AsyncAPI 2.x и 3.x?"

• "Покажи мне раздел спецификации об определениях схем"

Разработка

# 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