Мощный сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет инструменты генерации схем JSON и фильтрации для локальных файлов и удаленных конечных точек HTTP/HTTPS. Построен с быстрым типом для надежной генерации типа TypeScript.

Идеально подходит для: Фильтрация больших файлов JSON и API-ответов для извлечения только релевантных данных для контекста LLM при сохранении безопасности типа.

Ключевые особенности

Schema Generation - конвертация JSON в интерфейсы TypeScript Умная фильтрация - извлечение определенных полей с фильтрацией на основе формы Удаленная поддержка Работает с URL HTTP/HTTPS и конечными точками API Auto Chunking - обрабатывает большие наборы данных с автоматическим блокированием 400 КБ Size Protection - Встроенный лимит 50 МБ с безопасностью памяти MCP Ready - бесшовная интеграция с Claude Desktop и Claude Code Умные ошибки - Ясные, действенные сообщения об ошибках с отладкой информации

##s️ Доступные инструменты

json_schema

Генерирует интерфейсы TypeScript из данных JSON.

Параметры:

• [[Т1]]: Локальный путь файла или URL HTTP/HTTPS

Пример:

[[Т2]]

Извлекает конкретные поля, используя фильтрацию на основе формы с автоматическим разделением для больших наборов данных.

JSON MCP Filter

A powerful Model Context Protocol (MCP) server that provides JSON schema generation and filtering tools for local files and remote HTTP/HTTPS endpoints. Built with quicktype for robust TypeScript type generation.

Perfect for: Filtering large JSON files and API responses to extract only relevant data for LLM context, while maintaining type safety.

✨ Key Features

• 🔄 Schema Generation - Convert JSON to TypeScript interfaces using quicktype
• 🎯 Smart Filtering - Extract specific fields with shape-based filtering
• 🌐 Remote Support - Works with HTTP/HTTPS URLs and API endpoints
• 📦 Auto Chunking - Handles large datasets with automatic 400KB chunking
• 🛡️ Size Protection - Built-in 50MB limit with memory safety
• ⚡ MCP Ready - Seamless integration with Claude Desktop and Claude Code
• 🚨 Smart Errors - Clear, actionable error messages with debugging info

🛠️ Available Tools

json_schema

Generates TypeScript interfaces from JSON data.

Parameters:

• filePath: Local file path or HTTP/HTTPS URL

Example:

// Input JSON
{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

// Generated TypeScript
export interface GeneratedType {
    name: string;
    age:  number;
    city: string;
}

json_filter

Extracts specific fields using shape-based filtering with automatic chunking for large datasets.

Parameters:

• filePath: Local file path or HTTP/HTTPS URL
• shape: Object defining which fields to extract
• chunkIndex (optional): Chunk index for large datasets (0-based)

Auto-Chunking:

• ≤400KB: Returns all data

• 400KB: Auto-chunks with metadata

json_dry_run

Analyzes data size and provides chunking recommendations before filtering.

Parameters:

• filePath: Local file path or HTTP/HTTPS URL
• shape: Object defining what to analyze

Returns: Size breakdown and chunk recommendations

📋 Usage Examples

Basic Filtering

// Simple field extraction
json_filter({
  filePath: "https://api.example.com/users",
  shape: {"name": true, "email": true}
})

Shape Patterns

// Single field
{"name": true}

// Nested objects
{"user": {"name": true, "email": true}}

// Arrays (applies to each item)
{"users": {"name": true, "age": true}}

// Complex nested
{
  "results": {
    "profile": {"name": true, "location": {"city": true}}
  }
}

Large Dataset Workflow

// 1. Check size first
json_dry_run({filePath: "./large.json", shape: {"users": {"id": true}}})
// → "Recommended chunks: 6"

// 2. Get chunks