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AsyncAPI-MCP

by Souvikns
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TypeScript
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AsyncAPI MCP 服务器

Glama MIT License TypeScript

一个 MCP（模型上下文协议）服务器，让 AI 助手能够访问 AsyncAPI 规范。直接从你的编码工具中搜索、探索并获取任何版本的规范。

在 Glama 浏览器中试用 — 无需安装。

功能

  • 搜索：按关键字搜索 AsyncAPI 规范

  • 获取：通过标题或 slug 获取特定章节

  • 列出：列出所有作为 GitHub 标签提供的稳定规范版本

  • 获取元数据：获取关于规范的元数据（版本、来源、缓存信息、大小）

  • 版本感知：查询任何已发布的规范版本，或默认为最新版本

  • 缓存：基于 ETag/Last-Modified 的 HTTP 缓存，标签查找具有 10 分钟的 TTL

Related MCP server: EasyPeasyMCP

快速入门

远程 (Glama)

使用 Glama 上托管的服务器 — 无需本地设置。将以下内容添加到你的 MCP 客户端配置中：

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

请参阅下方的 配置 部分，了解特定客户端的说明。

本地 (自托管)

先决条件

安装

npm install

构建

npm run build

运行

流式 HTTP（用于本地开发）：

npm run dev

服务器默认在 http://localhost:3000/mcp 启动。设置 PORT 环境变量以使用不同的端口：

PORT=8080 npm run dev

Stdio（用于部署）：

npm start

可用工具

工具

描述

参数

list_asyncapi_spec_versions

列出作为 GitHub 标签提供的稳定 AsyncAPI 规范版本

无

get_asyncapi_spec_metadata

返回规范的来源、版本、缓存和大小元数据

version (可选)

search_asyncapi_spec

搜索规范并返回匹配的代码片段

query (必填), version (可选), limit (默认: 10, 最大: 20)

validate_asyncapi_spec

验证原始 AsyncAPI YAML 或 JSON 内容并返回验证错误

spec (必填)

get_asyncapi_spec_section

通过标题文本或 slug 返回章节

heading (必填), version (可选)

可用资源

资源

URI

描述

最新 AsyncAPI 规范

asyncapi://spec/latest

来自 master 分支的最新 AsyncAPI Markdown 规范

按版本划分的 AsyncAPI 规范

asyncapi://spec/{version}

从匹配的 GitHub 发布标签获取的特定版本规范

AI 编码工具配置

远程 (Glama 托管)

使用这些配置连接到 Glama 托管的服务器。无需本地设置。

Claude Desktop

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) 或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)：

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

Cursor

添加到项目根目录的 .cursor/mcp.json：

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

VS Code Copilot

添加到项目根目录的 .vscode/mcp.json：

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

Windsurf

添加到你的 Windsurf MCP 设置中：

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

Cline

在 Cline 的 MCP 设置中，添加：

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

OpenCode

添加到你的 OpenCode 配置中：

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

Zed

添加到你的 Zed settings.json：

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

本地 (自托管)

在使用 npm run dev 本地运行服务器时使用这些配置。在连接前请确保服务器正在运行。

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

将上述配置中的 Glama URL 替换为 http://localhost:3000/mcp。

部署

此服务器部署在 Glama.ai 上。请参阅 glama.ai/mcp/servers/Souvikns/asyncapi-mcp 获取托管实例。

要部署你自己的实例，请使用 stdio 传输进行构建和运行：

npm run build
npm start

包含一个 Dockerfile 用于容器化部署：

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

使用示例

配置完成后，你可以向 AI 助手询问如下问题：

  • “AsyncAPI 规范中关于服务器对象（server objects）是怎么说的？”

  • “在 AsyncAPI 规范中搜索 'channels'”

  • “获取 2.6.0 版本中的 Info Object 章节”

  • “列出所有可用的 AsyncAPI 规范版本”

  • “AsyncAPI 2.x 和 3.x 中的消息有什么区别？”

  • “向我展示关于模式定义（schema definitions）的规范章节”

开发

# 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
Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Souvikns/asyncapi-mcp'

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