使用 Apidog MCP 服務(wù)器革新 API 開發(fā)

想象一下，您希望 AI 助手為應(yīng)用程序的“用戶”實體生成一個數(shù)據(jù)模型。如果沒有特定的上下文支持，AI 可能會生成一個基于常見模式的通用結(jié)構(gòu)。盡管這種結(jié)構(gòu)可能有一定的參考價值，但它往往無法與項目中精心設(shè)計的 API 規(guī)范保持一致，例如字段定義、數(shù)據(jù)類型、約束條件和描述等。這種差距不僅需要手動調(diào)整，還可能導(dǎo)致不一致性，從而拖慢開發(fā)進程。

Apidog MCP 服務(wù)器通過提供精確的 API 規(guī)范上下文，徹底消除了這種猜測。無論 API 規(guī)范是托管在 Apidog 中、在線發(fā)布，還是存儲為 OpenAPI/Swagger 文件，MCP 服務(wù)器都能為 AI 提供權(quán)威的參考信息。

以下是 Apidog MCP 服務(wù)器如何優(yōu)化工作流程的幾個關(guān)鍵點：

• 基于 AI 的精準(zhǔn)編碼：生成的代碼（如模型、DTO、控制器、客戶端請求等）與 API 架構(gòu)、參數(shù)和端點完全一致，而非通用輸出。
• 真正的 API 輔助開發(fā)：AI 能夠根據(jù)規(guī)范重構(gòu)代碼、添加 API 特定的錯誤處理邏輯，甚至生成完整的功能模塊。
• 提升生產(chǎn)效率：減少手動將 API 要求轉(zhuǎn)換為代碼或修正 AI 生成錯誤的時間。
• 提高代碼質(zhì)量和一致性：確保生成的代碼嚴格遵循 API 設(shè)計，最大限度地減少集成錯誤。
• 促進協(xié)作：開發(fā)者和 AI 助手基于同一 API 規(guī)范源協(xié)作，減少誤解，提高工作效率。

通過在本地讀取和緩存 API 規(guī)范數(shù)據(jù)，Apidog MCP 服務(wù)器能夠在 IDE（如 Cursor）中與 AI 助手無縫交互，為其提供所需的精確 API 詳情。這種直接從源頭獲取信息的方式，為 API 開發(fā)帶來了全新的智能化體驗。

利用 Apidog MCP 解鎖 AI 編碼潛力：使用案例和示例

通過 Apidog MCP 服務(wù)器將 AI 助手直接連接到 API 規(guī)范，可以實現(xiàn)一系列強大的功能，徹底改變 API 開發(fā)方式。以下是幾個具體的使用案例：

1. 精準(zhǔn)生成代碼

傳統(tǒng)方式：“生成用戶類。”
使用 MCP：“通過 Apidog MCP 獲取 API 規(guī)范，為‘用戶’模式及相關(guān)模式（如‘地址’和‘用戶配置文件’）生成 Java 記錄。”
結(jié)果：AI 根據(jù) API 規(guī)范生成的代碼與字段名稱、數(shù)據(jù)類型及描述完全匹配。

2. 智能代碼修改

傳統(tǒng)方式：手動更新多個文件以添加新字段。
使用 MCP：“根據(jù)更新的 API 規(guī)范，將‘stockLevel’和‘discountApplicable’字段添加到 Product.ts 文件中的‘產(chǎn)品’DTO。”
結(jié)果：AI 自動獲取最新規(guī)范，準(zhǔn)確修改代碼文件，保持與 API 合同的一致性。

3. 自動生成注釋

傳統(tǒng)方式：手動編寫注釋解釋 API 字段。
使用 MCP：“根據(jù) API 規(guī)范為‘OrderInput’類中的每個字段添加注釋。”
結(jié)果：AI 從規(guī)范中提取描述，生成相關(guān)代碼注釋（如 Javadoc、TSDoc）。

4. 規(guī)格感知搜索

傳統(tǒng)方式：手動查找文檔中的端點信息。
使用 MCP：“通過 Apidog MCP 找到更新用戶設(shè)置的端點，獲取其 HTTP 方法及請求參數(shù)。”
結(jié)果：AI 查詢 MCP 服務(wù)器，直接提供精確的端點細節(jié)。

5. 全棧實現(xiàn)指導(dǎo)

使用 MCP：“根據(jù) API 規(guī)范，為 /orders 端點組生成 Python/Flask 的 MVC 代碼。”
結(jié)果：AI 自動生成后端邏輯、數(shù)據(jù)處理及前端交互代碼，確保與 API 契約一致。

這些案例展示了 Apidog MCP 如何將 AI 編碼建立在權(quán)威 API 規(guī)范之上，使開發(fā)更加高效、可靠，同時釋放開發(fā)者的創(chuàng)造力。

連接 API 規(guī)范：設(shè)置 Apidog MCP 服務(wù)器

通過 Apidog MCP 服務(wù)器將 API 規(guī)范與 AI 助手集成的過程非常簡單。以下是設(shè)置步驟：

1. 先決條件

• Node.js：建議使用 18 或更高版本。
• MCP 兼容 IDE：如 Cursor 或帶有 Cline 插件的 VS Code。

2. 數(shù)據(jù)源選擇

Apidog MCP 服務(wù)器支持以下三種 API 規(guī)范來源：

1. 使用 Apidog 項目

適用于團隊協(xié)作，提供對共享項目規(guī)范的訪問。
所需信息：Apidog API 訪問令牌和項目 ID。
配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "API規(guī)范": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apidog-mcp-server@latest", "--project="],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": ""
      }
    }
  }
}

2. 利用在線 Apidog 文檔

適用于公開發(fā)布的 API 文檔。
所需信息：文檔的站點 ID。
配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "apidog-site-123456": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apidog-mcp-server@latest", "--site-id=123456"]
    }
  }
}

3. 集成本地/遠程 OpenAPI 文件

適用于標(biāo)準(zhǔn) Swagger/OpenAPI 文件。
所需信息：文件的 URL 或本地路徑。
配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "API規(guī)范": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apidog-mcp-server@latest", "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"]
    }
  }
}

注意事項

• 可配置多個 MCP 服務(wù)器以連接不同的 API 規(guī)范。
• 如果使用 Apidog 的本地版本，請?zhí)砑?-Apidog-api-base-url=<本地地址> 參數(shù)。
• 設(shè)置完成后，可通過 AI 助手測試連接。

結(jié)論：API 開發(fā)的未來是 AI 上下文

Apidog MCP 服務(wù)器通過將 AI 助手與 API 規(guī)范無縫連接，開啟了 API 輔助開發(fā)的新篇章。它不僅提升了 AI 編碼的準(zhǔn)確性和效率，還顯著優(yōu)化了開發(fā)流程，使開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值的任務(wù)。

通過 Apidog MCP，AI 助手能夠直接訪問 API 的藍圖，從而生成更高質(zhì)量的代碼，減少錯誤，并加速開發(fā)周期。這種基于上下文的智能協(xié)作模式，正引領(lǐng) API 開發(fā)邁向更高效、更智能的未來。

原文鏈接: https://apidog.com/blog/apidog-mcp-server-enabling-ai-coding-directly-from-api-specifications/