Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Validate

von machinegradeVersion 0.1.2i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.machinegrade/validate

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Deterministic validation for AI-generated artifacts: JSON Schema, OpenAPI response, SQL syntax.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Computer oder Cloud
  • Transport: stdio, Streamable HTTP
  • Kategorie: Datenbanken & Datensätze
  • Das musst du eintragen: SANDBOX_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: SANDBOX_URL, SANDBOX_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.machinegrade.dev/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "validate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@machinegrade/validate"
      ],
      "env": {
        "SANDBOX_URL": "your-value",
        "SANDBOX_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http validate https://api.machinegrade.dev/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add validate --env SANDBOX_URL=your-value --env SANDBOX_API_KEY=your-value -- npx -y @machinegrade/validate

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "validate": {
      "url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "validate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@machinegrade/validate"
      ],
      "env": {
        "SANDBOX_URL": "your-value",
        "SANDBOX_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "validate": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "validate": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@machinegrade/validate"
      ],
      "env": {
        "SANDBOX_URL": "your-value",
        "SANDBOX_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.machinegrade.dev/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • SANDBOX_URL env
    Base URL of the validate API
  • SANDBOX_API_KEY geheim erforderlich env
    API key issued via POST https://api.machinegrade.dev/keys (free tier: 500 calls/month)

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto machinegrade bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 954 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 21 % der anderen 954 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 954 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Validate sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: SANDBOX_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Supabase

von supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

Computer oder Cloud★ 2.993Apache-2.0Aktualisiert heute
Installieren

MongoDB MCP Server

von mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Läuft auf deinem Computer★ 1.157Apache-2.0Aktualisiert vorgestern
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

machinegrade validate

Validate AI-generated artifacts against a contract before you act on them:

  • `json_schema` — validate artifact against a JSON Schema (all errors collected).
  • `openapi_response` — validate a response body against the response schema for a given path + method + status in an OpenAPI spec.
  • `sql` — check a SQL string for syntax errors in a given dialect.

Every check returns a verdict, not an error: {valid, errors, latency_ms}, HTTP 200 whether the artifact is valid or not. Only genuinely wrong requests (bad key, unsupported type, malformed body, over your limit) get typed HTTP errors.

Live at https://api.machinegrade.dev — free tier, self-service key, try it in 30 seconds (first example below). Built on Hono; the same codebase runs on Cloudflare Workers (production) and plain Node (local dev), and is MIT-licensed if you'd rather self-host.

Why

Agents that generate JSON, API responses, or SQL need a fast, cheap, machine-checkable pass/fail before they ship the result — cheaper than a full LLM-as-judge call, and deterministic.

Run it locally

npm install

npm run dev

machinegrade validate listening on http://localhost:8787

3 runnable examples

1. curl
# Get an API key (live service — works as-is)

curl -s -X POST https://api.machinegrade.dev/keys \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{"email": "you@example.com"}'

=> {"key":"sk_..."}

Validate a JSON artifact against a JSON Schema

curl -s -X POST https://api.machinegrade.dev/v1/validate \ -H 'content-type: application/json' \ -H 'X-Api-Key: sk_...' \ -d '{ "type": "json_schema", "artifact": {"name": "Ada", "age": 30}, "contract": { "schema": { "type": "object", "required": ["name", "age"], "properties": {"name": {"type": "string"}, "age": {"type": "number"}} } } }'

=> {"valid":true,"errors":[],"latency_ms":1}

2. Python (requests)
import requests

base = "http://localhost:8787"

key = requests.post(f"{base}/keys", json={"email": "you@example.com"}).json()["key"]

resp = requests.post( f"{base}/v1/validate", headers={"X-Api-Key": key}, json={ "type": "sql", "artifact": "SELECT id, name FROM users WHERE id = 1", "contract": {"dialect": "mysql"}, }, ) print(resp.status_code, resp.headers.get("X-Calls-Remaining"), resp.json())

3. MCP config snippet

mcp/server.ts exposes a single tool, validate, that forwards to POST /v1/validate. Point an MCP-compatible client at it:

{

"mcpServers": { "machinegrade-validate": { "command": "npx", "args": ["tsx", "mcp/server.ts"], "cwd": "/path/to/validate", "env": { "SANDBOX_URL": "http://localhost:8787", "SANDBOX_API_KEY": "sk_..." } } } }

Connect remotely

The production service also exposes an MCP endpoint directly — no local process, no npm install — via streamable HTTP at:

POST https://api.machinegrade.dev/mcp

It's the same single validate tool as the stdio adapter above. initialize and tools/list work without a key (discovery is anonymous); tools/call requires X-Api-Key (issue one via POST /keys, same as the REST API — the free tier and limits are shared).

With Claude Code:

claude mcp add --transport http validate https://api.machinegrade.dev/mcp --header "X-Api-Key: sk_..."

The stdio adapter via npm (@machinegrade/validate, see above) remains available for local/offline use or clients without HTTP transport support.

Claude Desktop: one-click install

Download the latest .mcpb bundle from Releases and double-click it. Claude Desktop asks for an API key during install and stores it in the OS keychain (macOS Keychain, Windows Credential Manager) rather than in a config file — nothing lands in claude_desktop_config.json.

Issue a free key (500 calls/month) first:

curl -s -X POST https://api.machinegrade.dev/keys \

-H 'content-type: application/json' \ -d '{"email": "you@example.com"}'

The bundle is a thin stdio client over the hosted API: ~34 KB, zero bundled dependencies. If you self-host, point the extension's API base URL setting at your own deployment and the tool talks to that instead.

API

See public/openapi.yaml for the full contract, or /v1/manifest for a machine-readable summary (types, limits, pricing, error codes) once the service is running. /llms.txt is a short pointer for LLM agents.

EndpointInOut
POST /keys{email}{key}
POST /v1/validateheader X-Api-Key, body {type, artifact, contract?}verdict, header X-Calls-Remaining
GET /v1/manifest—capability manifest
GET /statsheader X-Admin-Tokenfunnel: keys_issued, active_callers, repeat_callers_7d, limit_hits, paid_requests
POST /v1/paid-requestheader X-Api-Keyrecords interest in paid access
GET /openapi.yaml, GET /llms.txt—static docs
POST /mcpMCP streamable HTTP, header X-Api-Key for tools/callsee "Connect remotely" above

Pricing

  • Free tier: 500 calls/month per key, 60 calls/minute rate limit.
  • Paid tier: EUR 0.002/call beyond the free tier — opens soon. Request paid access via POST /v1/paid-request (requires X-Api-Key); you'll be notified when it's live.

Errors

Every error is typed JSON — {code, message, hint, docs_url} — never a free-form string:

CodeHTTP statusWhen
INVALID_KEY401X-Api-Key missing or unknown
LIMIT_EXCEEDED402Free-tier monthly limit (500 calls) exceeded
UNSUPPORTED_TYPE400type is not json_schema, openapi_response, or sql
MALFORMED_INPUT400Request body doesn't match the documented shape
RATE_LIMITED429More than 60 calls/minute for a key

A verdict ({valid, errors, latency_ms}) is never an error — an invalid artifact is a normal, expected outcome and returns HTTP 200.

Sending the artifact

artifact must be a JSON value, not a JSON-encoded string:

{"type": "json_schema", "artifact": {"name": "Ada"}, "contract": {"schema": {"type": "object"}}}   // correct

{"type": "json_schema", "artifact": "{\"name\": \"Ada\"}", "contract": {"schema": {"type": "object"}}} // wrong

For type: "sql" the artifact *is* a string — the statement itself.

Because MCP callers stringify values often enough (and did so through Claude Desktop until the tool schema declared artifact's types), the service tolerates the wrong form narrowly: if artifact is a string, the type is json_schema or openapi_response, and the contract's top-level schema declares types that exclude `string`, the string is JSON-decoded before validation and the verdict carries "decoded_from_string": true. The field is additive; {valid, errors, latency_ms} is unchanged.

It deliberately does not decode otherwise, because a string artifact is often legitimate:

SentContract schemaResult
"42"{"type": "number"}decoded to 42, valid: true, decoded_from_string: true
"42"{"type": "string"}left alone, valid: true
"{\"a\":1}"{"type": "string"}left alone, valid: true
"{\"a\":1}"{"required": ["a"]}left alone — no top-level type, intent unknown

Storage

src/storage.ts defines a Storage interface with two implementations:

  • MemoryStorage — full in-memory implementation, used for npm run dev and the test suite.
  • D1Storage — real Cloudflare D1 binding, backed by schema.sql (keys, events tables). Used in production; the Workers entry point in src/index.ts builds it from the DB binding on first request.

Apply schema.sql to a new D1 database with:

wrangler d1 execute machinegrade-validate-db --file=schema.sql          # local

wrangler d1 execute machinegrade-validate-db --file=schema.sql --remote # production

Testing

npm test          # vitest run, in-process via app.request(), MemoryStorage

npm run typecheck # tsc --noEmit

Tests cover: key issuance, happy + fail cases for each validator, typed 401/400/402/429 errors, the metering limits (both injectable in tests so they don't require looping hundreds of real requests), and /stats funnel counts.

Deploy

The service runs on Cloudflare Workers (Hono + D1 + Workers Static Assets). To self-host on a fresh Cloudflare account:

wrangler d1 create machinegrade-validate-db   # copy the returned database_id into wrangler.toml

wrangler d1 execute machinegrade-validate-db --file=schema.sql --remote wrangler secret put ADMIN_TOKEN wrangler deploy

Then bind a custom domain (e.g. api.machinegrade.dev) to the Worker via the Cloudflare dashboard or wrangler. CI can deploy on push to main once CLOUDFLARE_API_TOKEN and CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID repo secrets are set and the deploy job in .github/workflows/ci.yml is uncommented.

Two things worth knowing about the Workers port:

  • GET /openapi.yaml and GET /llms.txt are served by the ASSETS binding ([assets] in wrangler.toml, pointing at public/) — Cloudflare serves them directly, without invoking the Worker. The routes in src/index.ts are a fallback for local Node dev/tests, where there's no ASSETS binding.
  • The json_schema and openapi_response validators use @cfworker/json-schema, not ajv: ajv compiles schemas via new Function(...), which the Workers runtime disallows, and schemas here arrive dynamically per request (from the caller), so they can't be precompiled at build time either.

Status

Early stage, honestly so: this service is live and free-tier usage is real, and we're measuring whether it earns a paid tier. What you can rely on:

  • The API contract (/v1/validate request/response shapes, typed error codes, verdict semantics) is stable — breaking changes only with a versioned path (/v2/...), never silently.
  • The free tier (500 calls/month) stays.
  • If we ever sunset the service, keys keep working for 90 days after the announcement, and the validators are open source in this repo — you can self-host the same behavior.

Feedback and integration stories are the most valuable thing you can give us right now: open an issue or use POST /v1/paid-request if you need more than the free tier.

PopNx fragen