Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

X Openapi Flow MCP

von tiago-marquesVersion 1.7.4i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.tiago-marques/x-openapi-flow-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

OpenAPI lifecycle guard and MCP sidecar for policy-driven API orchestration.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "x-openapi-flow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "x-openapi-flow"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add x-openapi-flow -- npx -y x-openapi-flow

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "x-openapi-flow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "x-openapi-flow"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "x-openapi-flow": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "x-openapi-flow"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto tiago-marques bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32673 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 8 % der anderen 32673 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32673 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist X Openapi Flow MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.7.4) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Systemdox

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
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Systemdox

von puglieseweb

Your architecture in your agents' context: checks, specs, ADRs and docs over MCP, at write time.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

OpenAPI describes APIs. x-openapi-flow turns them into executable workflows — for developers and AI agents.

Define your API workflows in openapi.x.json and execute them without writing custom clients or orchestration logic

🚀 2,100+ downloads in the first 3 weeks!

⚡ Get started in seconds

npx x-openapi-flow init --suggest-transitions
This generates an openapi.x.json file where you can declaratively define how your API should be executed — not just described.

See your API lifecycle come alive from your OpenAPI spec, with one simple command

Validate, document, and generate flow-aware SDKs automatically.

What is this?

x-openapi-flow extends your OpenAPI specification with a workflow layer.

openapi.json → describes your API

openapi.x.json → describes how to use it (flows)

Instead of writing imperative code to orchestrate API calls, you define workflows declaratively and run them anywhere.

x-openapi-flow adds a declarative state machine to your OpenAPI spec.

Model resource lifecycles, enforce valid transitions, and generate flow-aware artifacts for documentation, SDKs, and automation.

🚀 Example

Define stateful workflows and lifecycle transitions directly inside your OpenAPI operations:

{

"operationId": "createOrder", "x-openapi-flow": { "version": "1.0", "id": "create-order", "current_state": "created", "description": "Creates an order and starts the lifecycle", "transitions": [ { "transition_id": "order-created-to-paid", "trigger_type": "synchronous", "condition": "Payment is confirmed", "decision_rule": "payOrder:response.200.body.payment_status == 'approved'", "target_state": "paid", "next_operation_id": "payOrder", "operation_role": "mutate", "prerequisite_operation_ids": ["createOrder"], "evidence_refs": [ "payOrder:response.200.body.payment_status" ], "propagated_field_refs": [ "createOrder:response.201.body.order_id" ], "failure_paths": [ { "reason": "Payment denied", "target_state": "payment_failed", "next_operation_id": "getOrder" } ] } ] } }

This flow defines an order lifecycle directly inside your OpenAPI:

  • Starts in the created state
  • Transitions to paid when payment is confirmed
  • Supports both synchronous and polling-based transitions
  • Propagates data between operations automatically
  • Can include explicit decision/evidence and failure-path metadata for AI-guided orchestration

Instead of manually orchestrating API calls, the workflow is fully described alongside your API specification.

Why This Exists

Building APIs is cheap. Building complex, multi-step APIs that teams actually use correctly is hard.

Teams face recurring problems:

  • 📄 Manual documentation is brittle – OpenAPI specs are static, often out of sync with real workflows
  • 🤖 AI agents can hallucinate – LLMs and code-generating agents may produce invalid calls if workflows are unclear or undocumented
  • 🤯 Workflows are confusing – multi-step operations are hard to track for humans and AI agents
  • ⚠️ Invalid calls slip through – developers make mistakes because lifecycle rules aren’t enforced
  • ⏱️ Integration slows down – SDKs, Postman collections, and docs need constant manual updates
  • 🛡️ Hard to prevent errors in production – without explicit lifecycle rules, invalid operations can reach live systems, causing outages or inconsistencies

x-openapi-flow exists to solve these pains: it makes lifecycles explicit, validates transitions automatically, and generates flow-aware docs and SDKs — so teams move faster, make fewer mistakes, and ship confident integrations.

What This Enables

Turn your OpenAPI spec into a single source of truth for API behavior:

  • Visualize API lifecycles directly in Swagger UI and Redoc
  • Validate flows and state transitions in CI pipelines
  • Generate lifecycle diagrams automatically from your OpenAPI spec
  • Build SDKs that understand and respect API workflows
  • Export Postman and Insomnia collections organized by lifecycle
  • Create AI-ready API contracts for agentic integrations
  • Export a dense, non-prose flow contract for coding agents (export-llm-flows) — or call it directly as an MCP tool — so an agent like Claude Code knows the exact call order, decision rules, and field refs to implement an integration, without re-deriving them from human docs

Quick Start (without OpenAPI file)

Start in 2 Minutes (Online Playground)

Prefer no local setup? Open the minimal runtime-guard demo directly in your browser:

  • StackBlitz: https://stackblitz.com/github/tiago-marques/x-openapi-flow/tree/main/example/runtime-guard/minimal-order
  • Codespaces (repo): https://github.com/tiago-marques/x-openapi-flow

Once open, run:

npm install

npm run start

Then in another terminal:

curl -s -X POST http://localhost:3110/orders

curl -i -X POST http://localhost:3110/orders/ /ship

Expected: 409 INVALID_STATE_TRANSITION.

Fastest way to see value (guided scaffold):

npx x-openapi-flow quickstart

cd x-openapi-flow-quickstart npm install npm start

Optional runtime:

npx x-openapi-flow quickstart --runtime fastify

Then run:

curl -s -X POST http://localhost:3110/orders

curl -i -X POST http://localhost:3110/orders/ /ship

Expected: 409 INVALID_STATE_TRANSITION.


If you already have an OpenAPI file, use the sidecar workflow:

Initialize flow support in your project:

npx x-openapi-flow init

optional: infer suggested transitions using naming heuristics

npx x-openapi-flow init --suggest-transitions

After regenerating your OpenAPI file, apply and validate the flow (optional):

npx x-openapi-flow apply openapi.yaml --out openapi.flow.yaml

npx x-openapi-flow validate openapi.flow.yaml --profile strict --strict-quality

This will:

  • enrich your OpenAPI spec with flow metadata
  • validate lifecycle consistency
  • catch invalid transitions early

💡 Tip: run this in CI to enforce API workflow correctness

Less Verbose DSL for Large Flows

For larger APIs, you can define flow rules by resource (with shared transitions/defaults) and reduce duplication in sidecar files.

See: Sidecar Contract

GitHub Action (One-Step CI Validation)

Use the official reusable action to validate lifecycle rules in CI with a single step:

- name: Validate OpenAPI flow rules

uses: tiago-marques/x-openapi-flow@v1 with: openapi-file: openapi.flow.yaml profile: strict strict-quality: "true"

Integration guide: GitHub-Actions-Integration.md

Real Lifecycle Example

Here’s a real-world payment lifecycle represented in x-openapi-flow:

CREATED -> AUTHORIZED -> CAPTURED -> REFUNDED

Generate a visual graph of the lifecycle:

npx x-openapi-flow graph openapi.flow.yaml --format mermaid

Resulting diagram:

graph TD

CREATED --> AUTHORIZED AUTHORIZED --> CAPTURED CAPTURED --> REFUNDED

This visualization makes your API workflow explicit, easy to communicate, and ready for documentation or demos.

Generate Flow-Aware SDKs

Create a TypeScript or Python SDK that respects your API’s lifecycle and transition rules, following best practices seen in leading companies like Stripe and Adyen:

  • Orchestrator by model: each resource exposes methods that enforce valid transitions
  • Chainable API calls: perform sequences naturally and safely
npx x-openapi-flow generate-sdk openapi.flow.yaml --lang typescript --output ./sdk

npx x-openapi-flow generate-sdk openapi.flow.yaml --lang python --output ./sdk

Example usage (TypeScript):

const payment = await sdk.payments.create({ amount: 1000 });

await payment.authorize(); await payment.capture();

Example usage (Python — zero-dependency, stdlib urllib-backed client, generated under ./sdk/src):

from src import FlowApiClient

from src.http_client import UrllibHttpClient

client = FlowApiClient(UrllibHttpClient("https://api.example.com")) payment = client.payment.create({"body": {"amount": 1000}}) payment = payment.authorize() payment = payment.capture()

This SDK guides developers through valid transition paths, following patterns used by market leaders to ensure safe and intuitive integrations.

Runtime Enforcement (Express + Fastify + Hono)

CI validation is important, but production safety needs request-time enforcement.

x-openapi-flow now includes an official runtime guard for Node.js that can block invalid state transitions during request handling.

  • Works with Express and Fastify
  • Resolves operations by operationId (when available) or by method + route
  • Reads current resource state using your own persistence callback
  • Blocks invalid transitions with explicit 409 error payloads

Install and use directly in your API server:

const {

createExpressFlowGuard, createFastifyFlowGuard, createHonoFlowGuard, } = require("x-openapi-flow/lib/runtime-guard");

Express example:

const express = require("express");

const { createExpressFlowGuard } = require("x-openapi-flow/lib/runtime-guard"); const openapi = require("./openapi.flow.json");

const app = express();

app.use( createExpressFlowGuard({ openapi, async getCurrentState({ resourceId }) { if (!resourceId) return null; return paymentStore.getState(resourceId); // your DB/service lookup }, resolveResourceId: ({ params }) => params.id || null, }) );

Fastify example:

const fastify = require("fastify")();

const { createFastifyFlowGuard } = require("x-openapi-flow/lib/runtime-guard"); const openapi = require("./openapi.flow.json");

fastify.addHook( "preHandler", createFastifyFlowGuard({ openapi, async getCurrentState({ r

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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