JitAPI MCP server
Konvertiert OpenAPI-Spezifikationen mithilfe von semantischer Suche und Dependency Graphs in ausführbare Agent-Interfaces, um API-Aufrufe zu automatisieren.
Auch bekannt als nk3750/jitapi
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- Neueste Version
- 0.1.1
- Letzter Commit
- 14. Juni 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist JitAPI MCP?
JitAPI ist ein MCP server. Konvertiert OpenAPI-Spezifikationen mithilfe von semantischer Suche und Dependency Graphs in ausführbare Agent-Interfaces, um API-Aufrufe zu automatisieren. Er stellt 8 Tools bereit, etwa register_api, list_apis, search_endpoints.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über JitAPI MCP server
JitAPI ermöglicht es, Claude mit komplexen APIs zu verbinden, indem du einfach eine OpenAPI-Spezifikation bereitstellst. Anstatt einen KI-Client mit hunderten von Endpoints zu überlasten, die unnötig Tokens verbrauchen würden, nutzt dieser MCP server semantische Suche und Dependency Graphs, um nur die Tools zu identifizieren, die für eine spezifische Aufgabe wirklich nötig sind. Die Nutzung erfolgt lokal über die CLI oder via Claude Desktop, indem du eine API-URL registrierst und den Agenten die Aufrufe planen und ausführen lässt.
Entwickler können mehrere APIs gleichzeitig verwalten, um Orchestrierungsaufgaben über verschiedene Services hinweg durchzuführen. Das System nutzt standardmäßig lokale Embeddings, sodass für den Basisbetrieb keine externen API-Keys benötigt werden. Wer eine höhere Suchqualität wünscht, kann optional auf Voyage AI, OpenAI oder Cohere umsteigen. Die Authentifizierung erfolgt über Bearer Tokens, benutzerdefinierte Header oder Query-Parameter, wobei der Fokus auf Sicherheit liegt: Durch die Nutzung von Umgebungsvariablen bleiben Credentials sicher vor dem Zugriff auf die Festplatte.
Zu den wichtigsten Tools gehören register_api zum Hinzufügen neuer Spezifikationen, search_endpoints für die Entdeckung per natürlicher Sprache und call_api für die eigentliche Ausführung der Requests. Der Server erstellt einen Dependency Graph, um sicherzustellen, dass der Agent die richtige Reihenfolge versteht, falls ein Endpoint Daten von einem anderen benötigt.
Was du damit machen kannst
- 1Multi-API-Workflows automatisierenLass die KI Informationen aus einem Service abrufen und diese direkt nutzen, um einen zweiten Service abzufragen.
- 2Context Window Nutzung reduzierenVermeide es, massive API-Dokumentationen an die KI zu senden, indem nur die relevanten Endpoints bereitgestellt werden.
- 3Komplexe API-Abhängigkeiten handhabenStelle sicher, dass der Agent weiß, dass er zuerst einen spezifischen Endpoint aufrufen muss, um eine ID zu erhalten, bevor er einen nachfolgenden Endpoint aufruft.
- 4API-Credentials sicher verwaltenKonfiguriere die Authentifizierung für verschiedene Services über Umgebungsvariablen, damit Secrets nicht im Filesystem gespeichert werden.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du JitAPI MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026JitAPI MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add --env OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY> jitapi -- uvx jitapiJitAPI MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}JitAPI MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"jitapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}JitAPI MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}JitAPI MCP in Codex installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.jitapi] command = "uvx" args = ["jitapi"] [mcp_servers.jitapi.env] OPENAI_API_KEY = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
JitAPI MCP in Gemini CLI installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}JitAPI MCP tools 8
Erkannt aus dem READMEregister_apilist_apissearch_endpointsget_workflowget_endpoint_schemacall_apiset_api_authdelete_api
| register_api | — | |
| list_apis | — | |
| search_endpoints | — | |
| get_workflow | — | |
| get_endpoint_schema | — | |
| call_api | — | |
| set_api_auth | — | |
| delete_api | — |
Konfiguration
OPENAI_API_KEYErforderlichSecretOpenAI API key for embeddings and workflow planning
GITHUB_TOKENOPENWEATHER_API_KEYVOYAGE_API_KEY
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| OPENAI_API_KEY | OpenAI API key for embeddings and workflow planning | ErforderlichSecret |
| GITHUB_TOKEN | — | |
| OPENWEATHER_API_KEY | — | |
| VOYAGE_API_KEY | — |
Automatisierte Checks
Geluften am 14. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Noch nicht verifiziert. Ein Server benötigt einen Score von 80, keine kritischen Befunde und genug Daten für unsere Prüfung. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarnk3750/jitapi is public and reachablegithub.com/nk3750/jitapi ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als Quellejitapi names nk3750/jitapi as sourcepypi.org/project/jitapi/ ↗Bestanden
- Build-Herkunft (Sigstore-Attestierung)No build attestation published for this releaseNicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-06-14github.com/nk3750/jitapi ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNo popular package one edit away from jitapiBestanden
- Kein kritischer Hinweis im Paket oder seinen AbhängigkeitenCritical advisory: GHSA-36p7-vc44-83pf, GHSA-f4j7-r4q5-qw2cosv.dev/vulnerability/GHSA-36p7-vc44-83pf ↗Befund
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell8 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenJitAPI
Point Claude at any API. JitAPI figures out which endpoints to call and in what order — automatically.
JitAPI is an MCP server that lets Claude interact with any API from its OpenAPI spec. Instead of dumping hundreds of endpoints into context, JitAPI uses semantic search and a dependency graph to surface only what's needed — then Claude plans and executes the calls.
https://github.com/user-attachments/assets/53f72f89-a41a-4a9c-a688-ec876ea05fbd
The Problem
Stripe has 300+ endpoints. GitHub has 800+. Loading the full spec into Claude's context wastes tokens and causes hallucinations. Writing a custom MCP server for every API you use doesn't scale.
JitAPI solves this: register any OpenAPI spec once, then ask for what you need in plain English. It finds the right endpoints, resolves dependencies between them, and lets Claude execute the calls.
Quick Start
pip install jitapi
Add to your Claude Code config (.mcp.json):
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": ["jitapi"]
}
}
}
That's it. No API keys required — JitAPI uses local embeddings out of the box.
Then in Claude:
You: Register the GitHub API from https://raw.githubusercontent.com/github/rest-api-description/main/descriptions/api.github.com/api.github.com.json
Claude: ✓ Registered GitHub v3 REST API — 1,107 endpoints indexed
You: List my repos
Claude: [searches for "list repositories for authenticated user" → finds GET /user/repos → executes]
Here are your repositories: ...
Multi-API Orchestration
The killer feature: register multiple APIs and ask questions that span them. JitAPI searches across all registered APIs and Claude chains the calls.
You: Register the TMDB API and OpenWeatherMap API
Claude: ✓ Registered both APIs
You: Find the top popular movie on TMDB, then get the weather where it was filmed
Claude: [searches TMDB → GET /movie/popular → GET /movie/{id} for production locations
→ searches OpenWeather → GET /data/2.5/weather with the city]
The #1 popular movie is "Inception", filmed in Los Angeles.
Current weather in LA: 72°F, partly cloudy.
How It Works
Register API Ask a question
│ │
▼ ▼
Parse OpenAPI spec Embed query → vector search
│ │
▼ ▼
Build dependency graph Find relevant endpoints
│ │
▼ ▼
Embed all endpoints Expand with dependencies
│ │
▼ ▼
Store in vector DB Return schemas → Claude executes
- Register — Parse an OpenAPI spec, build a dependency graph (which endpoints need data from which other endpoints), and create searchable embeddings for all endpoints
- Search — When you ask a question, JitAPI embeds your query and finds the most relevant endpoints via cosine similarity
- Expand — The dependency graph adds any prerequisite endpoints (e.g., "you need to call GET /users first to get the user_id for POST /orders")
- Execute — Claude gets the endpoint schemas and makes the API calls, passing data between steps
MCP Tools
| Tool | Description |
|---|---|
register_api |
Register an API from an OpenAPI spec URL |
list_apis |
List all registered APIs and their endpoint counts |
search_endpoints |
Semantic search across endpoints using natural language |
get_workflow |
Find relevant endpoints with dependency resolution and full schemas |
get_endpoint_schema |
Get the complete schema for a specific endpoint |
call_api |
Execute a single API call with auth, path params, query params, and body |
set_api_auth |
Configure authentication (API key header, API key query param, or bearer token) |
delete_api |
Remove a registered API and all its data |
Setup
Claude Code
Create .mcp.json in your project directory (or ~/.claude.json for global access):
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": ["jitapi"]
}
}
}
Claude Desktop
Add to your Claude Desktop config:
| OS | Config path |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": ["jitapi"]
}
}
}
Embedding Providers
JitAPI works out of the box with local embeddings (fastembed) — no API keys needed. For better search quality on large APIs, you can add a cloud embedding provider:
| Provider | Quality | Setup |
|---|---|---|
| Local (default) | Good | Nothing — works immediately |
| Voyage AI (recommended) | Excellent | pip install jitapi[voyage] + set VOYAGE_API_KEY |
| OpenAI | Excellent | pip install jitapi[openai] + set OPENAI_API_KEY |
| Cohere | Very good | pip install jitapi[cohere] + set COHERE_API_KEY |
Set the API key in your MCP config's env block:
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": ["jitapi"],
"env": {
"VOYAGE_API_KEY": "your-key-here"
}
}
}
}
Provider is auto-detected from available environment variables. Priority: Voyage AI > OpenAI > Cohere > local.
Authentication
Configure API authentication after registering. Supported auth types: bearer, api_key (custom header), and api_key_query (query parameter). The recommended approach uses environment variables so secrets are never written to disk:
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": ["jitapi"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ghp_...",
"OPENWEATHER_API_KEY": "your-key-here"
}
}
}
}
Then tell Claude to use the env var:
You: Set bearer auth for GitHub using env var GITHUB_TOKEN
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="bearer", env_var="GITHUB_TOKEN"]
✓ Auth configured for github (from env var $GITHUB_TOKEN)
With env_var, JitAPI reads the secret from the environment at request time — only the env var name is persisted, never the credential itself.
You can also pass credentials directly (they'll be stored in ~/.jitapi/auth.json with 0600 permissions):
You: Set API key auth for OpenWeather with param name "appid"
Claude: [calls set_api_auth with auth_type="api_key_query", credential="...", param_name="appid"]
✓ Auth configured for openweather
Supported auth types: bearer, api_key (custom header, default X-API-Key), api_key_query (query parameter).
Security note: When using
env_var, credentials are resolved at runtime and never touch the filesystem. When passingcredentialdirectly, secrets are stored as plaintext JSON at~/.jitapi/auth.json(file permissions0600, directory0700). For production use, prefer theenv_varapproach.
Environment Variables
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
VOYAGE_API_KEY |
No | Voyage AI API key (recommended cloud provider) |
OPENAI_API_KEY |
No | OpenAI API key (alternative cloud provider) |
COHERE_API_KEY |
No | Cohere API key (alternative cloud provider) |
JITAPI_STORAGE_DIR |
No | Data directory (default: ~/.jitapi) |
JITAPI_LOG_LEVEL |
No | DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO) |
Development
git clone https://github.com/nk3750/jitapi.git
cd jitapi
pip install -e ".[dev]"
pytest
ruff check src/
License
MIT
Built by Neelabh Kumar — AI engineer and builder.
JitAPI MCP Fragen
Wie füge ich JitAPI MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add --env OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY> jitapi -- uvx jitapi in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich JitAPI MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Welche Tools bietet JitAPI MCP?
Er stellt 8 Tools bereit, darunter register_api, list_apis, search_endpoints, get_workflow, get_endpoint_schema.
Benötige ich einen API-Key für Embeddings?
Nein, JitAPI nutzt standardmäßig lokale Embeddings, sodass für die Grundfunktionen keine API-Keys erforderlich sind.
Wie geht JitAPI mit großen API-Spezifikationen um?
Anstatt die gesamte Spezifikation in den Context zu laden, nutzt es semantische Suche und einen Dependency Graph, um nur die notwendigen Endpoints bereitzustellen.
Kann ich mehrere APIs gleichzeitig nutzen?
Ja, du kannst mehrere APIs registrieren und Fragen stellen, die über diese hinausgehen. Das ermöglicht es Claude, Aufrufe zwischen verschiedenen Services zu verketten.
Welche Authentifizierungsmethoden werden unterstützt?
Es werden Bearer Tokens, benutzerdefinierte API-Key-Header und API-Key-Query-Parameter unterstützt.