ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Jitapi

โดย nk3750รุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.nk3750/jitapi

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Turn any OpenAPI spec into an executable agent interface using graphs and semantic search.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENAI_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "jitapi": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jitapi"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add jitapi --env OPENAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx jitapi

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "jitapi": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jitapi"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "jitapi": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jitapi"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • OPENAI_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    OpenAI API key for embeddings and workflow planning

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub nk3750 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7226 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 2% ของอีก 7226 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7226 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Jitapi ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENAI_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 10 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

JitAPI

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

  1. Register — Parse an OpenAPI spec, build a dependency graph (which endpoints need data from which other endpoints), and create searchable embeddings for all endpoints
  2. Search — When you ask a question, JitAPI embeds your query and finds the most relevant endpoints via cosine similarity
  3. 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")
  4. Execute — Claude gets the endpoint schemas and makes the API calls, passing data between steps

MCP Tools

ToolDescription
register_apiRegister an API from an OpenAPI spec URL
list_apisList all registered APIs and their endpoint counts
search_endpointsSemantic search across endpoints using natural language
get_workflowFind relevant endpoints with dependency resolution and full schemas
get_endpoint_schemaGet the complete schema for a specific endpoint
call_apiExecute a single API call with auth, path params, query params, and body
set_api_authConfigure authentication (API key header, API key query param, or bearer token)
delete_apiRemove 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:

OSConfig 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:

ProviderQualitySetup
Local (default)GoodNothing — works immediately
Voyage AI (recommended)Excellentpip install jitapi[voyage] + set VOYAGE_API_KEY
OpenAIExcellentpip install jitapi[openai] + set OPENAI_API_KEY
CohereVery goodpip 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 passing credential directly, secrets are stored as plaintext JSON at ~/.jitapi/auth.json (file permissions 0600, directory 0700). For production use, prefer the env_var approach.

Environment Variables

VariableRequiredDescription
VOYAGE_API_KEYNoVoyage AI API key (recommended cloud provider)
OPENAI_API_KEYNoOpenAI API key (alternative cloud provider)
COHERE_API_KEYNoCohere API key (alternative cloud provider)
JITAPI_STORAGE_DIRNoData directory (default: ~/.jitapi)
JITAPI_LOG_LEVELNoDEBUG, 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.

ถาม PopNx