MCP server de JitAPI
Convierte especificaciones OpenAPI en interfaces de agentes ejecutables utilizando búsqueda semántica y grafos de dependencia para automatizar llamadas a API.
También conocido como nk3750/jitapi
- Stars
- 7
- Herramientas
- 8
- Descargas, 30 días
- 75
- Última versión
- 0.1.1
- Último commit
- 14 jun 2026
- Licencia
- MIT
¿Qué es JitAPI MCP?
JitAPI es un MCP server. Convierte especificaciones OpenAPI en interfaces de agentes ejecutables utilizando búsqueda semántica y grafos de dependencia para automatizar llamadas a API. Expone 8 herramientas, como register_api, list_apis, search_endpoints.
Resumen generado a partir del README del proyecto
Acerca del MCP server de JitAPI
JitAPI permite conectar Claude con APIs complejas mediante el suministro de una especificación OpenAPI. En lugar de saturar a un cliente de IA con cientos de endpoints que desperdician tokens, este MCP server utiliza búsqueda semántica y grafos de dependencia para identificar únicamente las herramientas necesarias para una tarea específica. Funciona localmente a través de la CLI o mediante Claude Desktop registrando una URL de API y dejando que el agente planifique y ejecute las llamadas.
Los desarrolladores pueden gestionar múltiples APIs simultáneamente para realizar tareas de orquestación que involucren diferentes servicios. El sistema utiliza embeddings locales por defecto, por lo que no se requieren API keys externas para el funcionamiento básico, aunque los usuarios pueden optar por usar Voyage AI, OpenAI o Cohere para obtener una mayor calidad de búsqueda. La autenticación se gestiona mediante bearer tokens, headers personalizados o query parameters, con un enfoque en la seguridad al permitir el uso de variables de entorno para evitar que las credenciales se guarden en el disco.
Las herramientas clave incluyen register_api para añadir nuevas especificaciones, search_endpoints para el descubrimiento mediante lenguaje natural y call_api para ejecutar las peticiones reales. El servidor construye un grafo de dependencia para asegurar que, si un endpoint requiere datos de otro, el agente comprenda la secuencia necesaria.
Qué puedes hacer con él
- 1Automatizar flujos de trabajo multi-APIPide a una IA que busque información en un servicio y la utilice para consultar un segundo servicio.
- 2Reducir el uso de la ventana de contextoEvita enviar documentación masiva de la API a la IA mostrando únicamente los endpoints relevantes.
- 3Gestionar dependencias complejas de APIAsegura que el agente sepa que debe llamar a un endpoint específico para recuperar un ID antes de llamar a un endpoint posterior.
- 4Gestionar credenciales de API de forma seguraConfigura la autenticación para varios servicios utilizando variables de entorno para evitar que los secretos se almacenen en el sistema de archivos.
Escrito a partir del README del proyecto. Cada caso de uso se verifica con una cita del mismo.
Cómo instalar JitAPI MCP
Formatos verificados el 10 nov 2026Instalar JitAPI MCP en Claude Code
$ claude mcp add --env OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY> jitapi -- uvx jitapiInstalar JitAPI MCP en Cursor
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}Instalar JitAPI MCP en VS Code
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"jitapi": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}Instalar JitAPI MCP en Claude Desktop
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}Instalar JitAPI MCP en Codex
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.jitapi] command = "uvx" args = ["jitapi"] [mcp_servers.jitapi.env] OPENAI_API_KEY = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
Instalar JitAPI MCP en Gemini CLI
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"jitapi": {
"command": "uvx",
"args": [
"jitapi"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
}
}
}
}Herramientas de JitAPI MCP 8
Detectado desde el 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 | — |
Configuración
OPENAI_API_KEYObligatorioSecretoOpenAI API key for embeddings and workflow planning
GITHUB_TOKENOPENWEATHER_API_KEYVOYAGE_API_KEY
| Nombre | Descripción | Tipo |
|---|---|---|
| OPENAI_API_KEY | OpenAI API key for embeddings and workflow planning | ObligatorioSecreto |
| GITHUB_TOKEN | — | |
| OPENWEATHER_API_KEY | — | |
| VOYAGE_API_KEY | — |
Verificaciones automáticas
Ejecutado 14 nov 2026Informe completo →Aún no verificado. Un servidor necesita una puntuación de 80, ningún hallazgo grave y suficientes datos para que podamos revisarlo. Cómo funcionan las verificaciones
- Repositorio de origen vinculado y accesiblenk3750/jitapi is public and reachablegithub.com/nk3750/jitapi ↗Aprobado
- El paquete cita este repositorio como fuentejitapi names nk3750/jitapi as sourcepypi.org/project/jitapi/ ↗Aprobado
- Procedencia de la compilación (atestación Sigstore)No build attestation published for this releaseNo verificado
- Licencia de código abierto (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Aprobado
- Commit o lanzamiento en el último añoLast commit or release 2026-06-14github.com/nk3750/jitapi ↗Aprobado
- OpenSSF ScorecardNo verificado
- El nombre del paquete no es similar a un paquete popularNo popular package one edit away from jitapiAprobado
- Sin avisos críticos en el paquete ni en sus dependenciasCritical advisory: GHSA-36p7-vc44-83pf, GHSA-f4j7-r4q5-qw2cosv.dev/vulnerability/GHSA-36p7-vc44-83pf ↗Hallazgo
- Sin instrucciones ocultas para el modelo8 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersAprobado
- Las herramientas destructivas están etiquetadasNo verificado
- El endpoint remoto responde al handshake MCPNo verificado
README
Ver en GitHubJitAPI
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.
Preguntas sobre JitAPI MCP
¿Cómo agrego JitAPI MCP a Claude Code?
Ejecuta claude mcp add --env OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY> jitapi -- uvx jitapi en tu terminal. Añade --scope user para que esté disponible en todos los proyectos.
¿Cómo agrego JitAPI MCP a Cursor?
Abre ~/.cursor/mcp.json y añade el servidor en mcpServers, usando la configuración de Cursor que se muestra en la sección de instalación de arriba.
¿Qué herramientas proporciona JitAPI MCP?
Expone 8 herramientas, incluidas register_api, list_apis, search_endpoints, get_workflow, get_endpoint_schema.
¿Necesito una API key para los embeddings?
No, JitAPI utiliza embeddings locales de forma nativa, por lo que no se requieren API keys para la funcionalidad básica.
¿Cómo gestiona JitAPI las especificaciones de API extensas?
En lugar de cargar toda la especificación en el contexto, utiliza búsqueda semántica y un grafo de dependencia para mostrar solo los endpoints necesarios.
¿Puedo usar múltiples APIs a la vez?
Sí, puedes registrar varias APIs y hacer preguntas que abarquen todas ellas, permitiendo que Claude encadene llamadas entre diferentes servicios.
¿Qué métodos de autenticación son compatibles?
Es compatible con bearer tokens, headers de API key personalizados y parámetros de consulta (query parameters) de API key.