通过API规范直接实现AI编码 - Apidog

AI（人工智能）编码助手的时代已经到来。像 Cursor 这样的工具为开发者提供了强大的支持，帮助他们更高效地完成任务。然而，即便是最先进的 AI 工具，也常常面临一个关键问题：缺乏对现代应用程序核心——API（应用程序编程接口）的深入理解。这种局限性可能导致代码生成过程中出现数据结构猜测错误或端点行为误解，从而增加返工成本，甚至影响系统集成的正确性。

在 Apidog，我们相信解决这一问题的关键在于将 AI 直接与 API 规范这一“真相来源”连接起来。为此，我们开发了 Apidog MCP 服务器，通过模型上下文协议（MCP）这一标准化方式，帮助 AI 工具与外部数据和工具交互。Apidog MCP 服务器不仅为 AI 提供了精确的上下文支持，更从根本上提升了 AI 编码助手的能力，使其成为 API 辅助开发的真正合作伙伴。

使用 Apidog MCP 服务器革新 API 开发

想象一下，您希望 AI 助手为应用程序的“用户”实体生成一个数据模型。如果没有特定的上下文支持，AI 可能会生成一个基于常见模式的通用结构。尽管这种结构可能有一定的参考价值，但它往往无法与项目中精心设计的 API 规范保持一致，例如字段定义、数据类型、约束条件和描述等。这种差距不仅需要手动调整，还可能导致不一致性，从而拖慢开发进程。

Apidog MCP 服务器通过提供精确的 API 规范上下文，彻底消除了这种猜测。无论 API 规范是托管在 Apidog 中、在线发布，还是存储为 OpenAPI/Swagger 文件，MCP 服务器都能为 AI 提供权威的参考信息。

以下是 Apidog MCP 服务器如何优化工作流程的几个关键点：

基于 AI 的精准编码：生成的代码（如模型、DTO、控制器、客户端请求等）与 API 架构、参数和端点完全一致，而非通用输出。
真正的 API 辅助开发：AI 能够根据规范重构代码、添加 API 特定的错误处理逻辑，甚至生成完整的功能模块。
提升生产效率：减少手动将 API 要求转换为代码或修正 AI 生成错误的时间。
提高代码质量和一致性：确保生成的代码严格遵循 API 设计，最大限度地减少集成错误。
促进协作：开发者和 AI 助手基于同一 API 规范源协作，减少误解，提高工作效率。

通过在本地读取和缓存 API 规范数据，Apidog MCP 服务器能够在 IDE（如 Cursor）中与 AI 助手无缝交互，为其提供所需的精确 API 详情。这种直接从源头获取信息的方式，为 API 开发带来了全新的智能化体验。

利用 Apidog MCP 解锁 AI 编码潜力：使用案例和示例

通过 Apidog MCP 服务器将 AI 助手直接连接到 API 规范，可以实现一系列强大的功能，彻底改变 API 开发方式。以下是几个具体的使用案例：

1. 精准生成代码

传统方式：“生成用户类。”
使用 MCP：“通过 Apidog MCP 获取 API 规范，为‘用户’模式及相关模式（如‘地址’和‘用户配置文件’）生成 Java 记录。”
结果：AI 根据 API 规范生成的代码与字段名称、数据类型及描述完全匹配。

2. 智能代码修改

传统方式：手动更新多个文件以添加新字段。
使用 MCP：“根据更新的 API 规范，将‘stockLevel’和‘discountApplicable’字段添加到 Product.ts 文件中的‘产品’DTO。”
结果：AI 自动获取最新规范，准确修改代码文件，保持与 API 合同的一致性。

3. 自动生成注释

传统方式：手动编写注释解释 API 字段。
使用 MCP：“根据 API 规范为‘OrderInput’类中的每个字段添加注释。”
结果：AI 从规范中提取描述，生成相关代码注释（如 Javadoc、TSDoc）。

4. 规格感知搜索

传统方式：手动查找文档中的端点信息。
使用 MCP：“通过 Apidog MCP 找到更新用户设置的端点，获取其 HTTP 方法及请求参数。”
结果：AI 查询 MCP 服务器，直接提供精确的端点细节。

5. 全栈实现指导

使用 MCP：“根据 API 规范，为 /orders 端点组生成 Python/Flask 的 MVC 代码。”
结果：AI 自动生成后端逻辑、数据处理及前端交互代码，确保与 API 契约一致。

这些案例展示了 Apidog MCP 如何将 AI 编码建立在权威 API 规范之上，使开发更加高效、可靠，同时释放开发者的创造力。

连接 API 规范：设置 Apidog MCP 服务器

通过 Apidog MCP 服务器将 API 规范与 AI 助手集成的过程非常简单。以下是设置步骤：

1. 先决条件

Node.js：建议使用 18 或更高版本。
MCP 兼容 IDE：如 Cursor 或带有 Cline 插件的 VS Code。

2. 数据源选择

Apidog MCP 服务器支持以下三种 API 规范来源：

1. 使用 Apidog 项目

适用于团队协作，提供对共享项目规范的访问。
所需信息：Apidog API 访问令牌和项目 ID。
配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "API规范": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apidog-mcp-server@latest", "--project="],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": ""
      }
    }
  }
}

2. 利用在线 Apidog 文档

适用于公开发布的 API 文档。
所需信息：文档的站点 ID。
配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "apidog-site-123456": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apidog-mcp-server@latest", "--site-id=123456"]
    }
  }
}

3. 集成本地/远程 OpenAPI 文件

适用于标准 Swagger/OpenAPI 文件。
所需信息：文件的 URL 或本地路径。
配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "API规范": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apidog-mcp-server@latest", "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"]
    }
  }
}

注意事项

可配置多个 MCP 服务器以连接不同的 API 规范。
如果使用 Apidog 的本地版本，请添加 -Apidog-api-base-url=<本地地址> 参数。
设置完成后，可通过 AI 助手测试连接。

结论：API 开发的未来是 AI 上下文

Apidog MCP 服务器通过将 AI 助手与 API 规范无缝连接，开启了 API 辅助开发的新篇章。它不仅提升了 AI 编码的准确性和效率，还显著优化了开发流程，使开发者能够专注于更高价值的任务。

通过 Apidog MCP，AI 助手能够直接访问 API 的蓝图，从而生成更高质量的代码，减少错误，并加速开发周期。这种基于上下文的智能协作模式，正引领 API 开发迈向更高效、更智能的未来。

原文链接: https://apidog.com/blog/apidog-mcp-server-enabling-ai-coding-directly-from-api-specifications/