fieldflow
将OpenAPI接口转换为可按需筛选字段的智能工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：fieldflow。 它的用途是：将OpenAPI接口转换为可按需筛选字段的智能工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/fieldflow/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析一下近一个月的用户活跃数据。” 它会通过FieldFlow暴露的MCP工具，调用用户系统的API，但只请求`user_id`、`last_login_date`和`session_count`这几个关键字段，而不是获取包含数十个字段的完整用户对象，从而高效地完成数据分析任务。
介绍
FieldFlow 解决了开发者在使用REST API时，后端返回大量冗余数据导致网络传输和AI调用成本增加的问题。它通过解析OpenAPI规范，动态生成Pydantic数据模型和FastAPI路由，并作为一个代理层，允许调用方通过 fields 参数指定仅需返回的字段，从而实现对上游API响应的精准切片。
使用FieldFlow时，只需提供目标API的OpenAPI规范文件（JSON/YAML），并设置好环境变量（如API地址和认证信息），即可通过 fieldflow serve-http 命令启动一个过滤代理服务，或通过 fieldflow-mcp 将其工具暴露给Claude Desktop等MCP客户端。它自动处理路径、查询参数和认证，并将请求转发至上游。
这个Skill非常适合后端开发、全栈开发和智能体开发者，尤其是那些需要将复杂的企业级API或数据服务集成到AI工作流中，并希望优化数据传输效率和控制Token消耗的开发者。
使用建议：在集成数据量庞大或嵌套层级深的API时，FieldFlow的优势最为明显。注意事项：它目前专注于将OpenAPI规范转换为可过滤的工具，尚不支持包装任意的第三方MCP服务器。
核心特点
与同类API代理或包装工具相比，FieldFlow的核心区别在于其“响应字段按需筛选”能力，这直接优化了AI Agent调用API时的Token消耗和响应速度。同时，它原生支持通过MCP协议暴露这些工具，为Claude等AI助手提供了开箱即用的结构化数据访问能力。
注意事项
目前不适合用于包装那些不提供OpenAPI规范或仅提供非结构化输出的第三方MCP服务器。
常见问题
FieldFlow能减少AI调用API的Token消耗吗？
可以。通过指定`fields`参数仅返回所需字段，能显著减少响应体大小，从而降低Token消耗。
FieldFlow支持哪些认证方式？
支持Bearer Token、API Key、Basic Auth，并能自动适配OpenAPI规范中定义的Security Schemes。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/fieldflow/raw/index.md 读取 fieldflow 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/fieldflow/raw/index.md（查看排版版本）