Servemyapi
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Servemyapi

一個基於macOS Keychain的安全API密鑰管理工具,通過MCP協議實現跨項目共享密鑰
2.5分
4.8K

什麼是 ServeMyAPI?

ServeMyAPI 是一款專為 macOS 用戶設計的安全 API 密鑰管理工具。它通過 macOS Keychain 存儲您的 API 密鑰,確保它們不會暴露在環境變量或配置文件中。您可以輕鬆地在多個項目之間共享密鑰,並通過自然語言請求密鑰。

如何使用 ServeMyAPI?

只需幾步即可開始使用 ServeMyAPI。首先安裝並運行它,然後通過 CLI 或 HTTP 接口添加、檢索或刪除您的密鑰。

適用場景

適用於需要跨項目共享 API 密鑰的開發者,尤其適合需要與 AI 助手集成的場景。

主要功能

安全存儲
通過 macOS Keychain 存儲 API 密鑰,確保密鑰不被洩露。
跨項目訪問
在同一設備上,不同項目可以共享相同的 API 密鑰。
自然語言集成
通過自然語言與 LLM(如 Claude)交互,簡化 API 密鑰的管理和請求。
HTTP 和 SSE 支持
支持 HTTP 和 SSE 協議,方便與多種客戶端集成。
優勢
提高安全性,避免密鑰洩露。
簡化 API 密鑰的管理和共享。
支持自然語言交互,提升開發效率。
無需手動更新環境變量,減少重複工作。
侷限性
僅限於 macOS 平臺,不支持 Windows 或 Linux。
需要一定的終端操作經驗。
需要本地安裝和運行。

如何使用

安裝 ServeMyAPI
克隆代碼倉庫並安裝依賴。
啟動服務器
根據需求選擇 CLI 或 HTTP 模式運行。
添加 API 密鑰
使用 CLI 工具存儲 API 密鑰。
獲取 API 密鑰
通過 CLI 或 HTTP 接口獲取密鑰。

使用案例

存儲 API 密鑰
將您的 API 密鑰存儲到 Keychain 中。
獲取 API 密鑰
通過自然語言請求 API 密鑰。
刪除 API 密鑰
移除不再需要的 API 密鑰。

常見問題

ServeMyAPI 是否支持跨平臺使用?
如何將 ServeMyAPI 集成到我的項目中?
密鑰是否會被記錄或洩露?

相關資源

官方文檔
詳細的使用指南和 API 文檔。
GitHub 代碼庫
開源代碼和示例項目。
安裝教程視頻
快速瞭解 ServeMyAPI 的安裝和配置。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
{
     "mcpServers": {
       "serveMyAPI": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/ABSOLUTE/PATH/TO/servemyapi/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

C
Claude Context
Claude Context是一個MCP插件,通過語義代碼搜索為AI編程助手提供整個代碼庫的深度上下文,支持多種嵌入模型和向量數據庫,實現高效代碼檢索。
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A
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Python
8.9K
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B
Blueprint MCP
Blueprint MCP是一個基於Arcade生態的圖表生成工具,利用Nano Banana Pro等技術,通過分析代碼庫和系統架構自動生成架構圖、流程圖等可視化圖表,幫助開發者理解複雜系統。
Python
8.2K
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M
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MCP Agent Mail是一個為AI編程代理設計的郵件式協調層,提供身份管理、消息收發、文件預留和搜索功能,支持多代理異步協作和衝突避免。
Python
9.5K
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M
MCP
微軟官方MCP服務器,為AI助手提供最新微軟技術文檔的搜索和獲取功能
12.1K
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A
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Aderyn是一個開源的Solidity智能合約靜態分析工具,由Rust編寫,幫助開發者和安全研究人員發現Solidity代碼中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat項目,可生成多種格式報告,並提供VSCode擴展。
Rust
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D
Devtools Debugger MCP
Node.js調試器MCP服務器,提供基於Chrome DevTools協議的完整調試功能,包括斷點設置、單步執行、變量檢查和表達式評估等
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Scrapling是一個自適應網頁抓取庫,能自動學習網站變化並重新定位元素,支持多種抓取方式和AI集成,提供高性能解析和開發者友好體驗。
Python
10.9K
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M
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Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
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B
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Python
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F
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S
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M
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N
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C
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Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
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