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API端点提取与MCP生成器

一个完整的系统，用于自动提取API端点并生成MCP服务器，提供直观的Web界面、后台处理和实时状态跟踪。

  • by Carolmpaz
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Carolmpaz/flow-doc-to-mcp

使用说明

Flow - API Extractor & MCP Generator

Sistema completo para extrair endpoints de APIs e gerar servidores MCP automaticamente.

Funcionalidades

  • Interface web intuitiva para configurar extrações
  • Armazenamento de requisições no banco de dados PostgreSQL
  • Processamento automático em background (worker)
  • Acompanhamento de status em tempo real
  • Histórico de todas as extrações

Pré-requisitos

  • Python 3.8+
  • PostgreSQL (Supabase)
  • Chave da API Perplexity (opcional, configurada no backend)

Instalação

  1. Clone o repositório ou navegue até a pasta do projeto

  2. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

  1. Configure a variável de ambiente do banco de dados:

  2. (Opcional) Configure a chave da API Perplexity no backend:

export PERPLEXITY_API_KEY='pplx-...'

Uso

  1. Inicie o servidor:
python app.py
  1. Acesse a interface web:
http://localhost:5000

  1. Preencha os campos:

    • URL da Documentação da API: URL base da documentação (ex: https://docs.github.com/en/rest)
    • Nome da Ferramenta MCP: Nome para identificar a ferramenta (ex: GitHub, MyAPI)
    • URL Base da API: URL base da API (ex: https://api.github.com)

  2. Clique em "Gerar MCP Server"

  3. Acompanhe o status em tempo real na interface

Estrutura do Banco de Dados

A tabela api_extractions armazena:

  • id: ID único da extração
  • start_url: URL da documentação
  • tool_name: Nome da ferramenta
  • api_base_url: URL base da API
  • status: Status (pending, processing, completed, failed)
  • output_path: Caminho do servidor MCP gerado
  • error_message: Mensagem de erro (se houver)
  • endpoint_count: Número de endpoints encontrados
  • created_at: Data de criação
  • updated_at: Data de atualização
  • processed_at: Data de processamento

Como Funciona

  1. Frontend: Usuário preenche o formulário e envia
  2. API: Cria um registro no banco de dados com status "pending"
  3. Worker: Verifica periodicamente por novas extrações pendentes
  4. Processamento: Para cada extração pendente, executa o main.py
  5. Atualização: Atualiza o status no banco de dados
  6. Frontend: Faz polling para mostrar o status atualizado

Endpoints da API

  • POST /api/extract: Cria uma nova extração
  • GET /api/extraction/<id>: Obtém status de uma extração
  • GET /api/extractions: Lista todas as extrações (com limite)

Arquivos Principais

  • app.py: Servidor Flask e rotas da API
  • database.py: Funções de acesso ao banco de dados
  • worker.py: Worker que processa extrações em background
  • main.py: Lógica principal de extração e geração de MCP
  • templates/index.html: Interface web

Configuração do Worker

O worker verifica novas extrações a cada 5 segundos (configurável em worker.py).

Para processar múltiplas extrações simultaneamente, cada uma roda em uma thread separada.

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