Apifox MCP Server
Apifox MCPサーバーは、ApifoxプロジェクトのAPIドキュメントをデータソースとしてAIプログラミングツールに提供するサービスで、コード生成とドキュメント検索をサポートします。
スコア : 2.5ポイント
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Apifox MCPサーバーとは?
Apifox MCPサーバーはミドルウェアサービスで、AIプログラミングアシスタント(Cursorなど)がApifoxプロジェクト内のAPIドキュメントデータを直接読み取ることを可能にします。開発者はAIを通じてコード生成やドキュメント検索などの作業を行うことができます。Apifox MCPサーバーの使い方は?
インストールと設定を行うと、MCPサーバーは自動的にローカルのAPIドキュメントデータをキャッシュし、AIは自然言語指令でこれらのデータにアクセスできます。適用シーン
AIによるAPI関連コードの生成、DTOフィールドの自動更新、コード注釈の追加などの開発シーンに適しています。主な機能
APIドキュメントデータアクセスAIプログラミングアシスタントに完全なプロジェクトのAPIドキュメントデータを提供します。
複数プロジェクトサポート複数の異なるプロジェクトのAPIドキュメントアクセスを同時に設定できます。
Swagger/OASサポートApifoxプロジェクトの他に、Swagger/OASファイルの直接読み取りもサポートします。
利点と制限
利点
開発効率を向上させ、AIが最新のAPIドキュメントに基づいてコードを生成できる
手動でドキュメントを参照する時間を削減する
複数のIDEと開発環境をサポートする
制限
最新のドキュメントを取得するには手動でキャッシュを更新する必要がある
現在まだ内部テスト段階であり、安定性の問題がある可能性がある
Access Tokenの設定が必要で、一定のセキュリティ上の考慮が必要である
使い方
Apifoxアクセストークンを取得する
Apifoxアカウント設定でAPIアクセストークンを作成します。
プロジェクトIDを取得する
Apifoxプロジェクト設定でプロジェクトIDをコピーします。
IDEを設定する
設定をIDEのMCP設定ファイルに追加します。
使用例
モデル定義コードを生成するAPIドキュメントに基づいてデータモデルクラスを自動生成する
DTOフィールドを更新するAPIドキュメントの変更に基づいてDTOクラスを自動更新する
コード注釈を追加するAPIドキュメントに基づいてコードに自動的に注釈を追加する
よくある質問
キャッシュされたAPIドキュメントデータを更新するにはどうすればいいですか?
複数のプロジェクトのAPIドキュメントに同時にアクセスできますか?
Access Tokenは安全ですか?
関連リソース
Apifox公式ドキュメント
Apifoxの使用ヘルプドキュメント
内部テスト交流グループ
QRコードをスキャンして内部テスト交流グループに参加する
厳選MCPサービス

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
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Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
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Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
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Baidu Map
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Python
698
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Gitlab MCP Server
認証済み
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TypeScript
61
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
531
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5ポイント

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
243
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