Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas
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OpenAI Tools MCP Server

de la-rebelionversión 0.6.0i★ –iSe ejecuta en la nube
Nombre en el registroai.com.mcp/openai-tools

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Focused MCP server for OpenAI image/audio generation (v2.0.0). Wraps endpoints via HAPI CLI.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en la nube
  • Transporte: Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA
  • Debes completar: Authorization

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http openai-tools https://openai-tools.run.mcp.com.ai/mcp --header 'Authorization: your-value'

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "openai-tools": {
      "url": "https://openai-tools.run.mcp.com.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "openai-tools": {
      "type": "http",
      "url": "https://openai-tools.run.mcp.com.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • Authorization secreto obligatorio HTTP header
    Bearer token for authenticating with the OpenAI API. Obtain via the OpenAI dashboard. https://platform.openai.com/api-keys

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ! Precaución

    El creador coincide con el repo

    Quien lo publicó (mcp.com.ai) no es el dueño del repo (la-rebelion); puede que otra persona lo haya listado

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    El endpoint responde

    Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos

  • … Aún sin revisar

    Inicio de sesión con OAuth

    Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5689 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 2% de los otros 5689 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 21% de los otros 5689 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro OpenAI Tools MCP Server?

Superó 0 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: Authorization

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.6.0) llegó al registro hace 10 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

Up-to-date docs for AI agents

de upstashMuy usado↓ 972,7 mil/sem★ 64,2 milActualizado anteayer

Computadora o nube
Instalar

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

de DeusDataMuy usado↓ 18 mil/sem★ 48,1 milActualizado hace 22 días

Se ejecuta en tu computadora
Instalar

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

de exa-labsEn crecimiento★ 5,2 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en la nube✓ exa.ai
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

HAPI MCP – Headless API for Model Context Protocol

Stop rewriting systems for AI. Instantly turn your APIs into MCP servers.

HAPI MCP lifts your OpenAPI catalog into MCP tools automatically, keeping design (OAS/Arazzo) and runtime (agents/LLMs) cleanly separated. Your existing APIs become AI-ready tools—no new business logic, no sidecar servers, no rework.

Key Features

  • No rewrites: Reuse 100% of your API logic. OpenAPI in, MCP tools out. No parallel codebase or shadow services.
  • Faster time-to-value: Turn specs into agent-ready tools in minutes. Update the spec, ship new tools instantly.
  • Reduced risk: Permissions, auth, rate limits, auditability are inherited from your APIs—governance without bolt-ons.
  • Scales with you: runMCP delivers serverless-like elasticity with long-running when needed. Cold-start fast, stay warm for throughput.
  • Deterministic orchestration: OrcA plans and executes multi-tool tasks predictably—no brittle prompt chaining.
  • Vendor-neutral: Works with any MCP client: ChatGPT, Claude, QBot, chatMCP. OAS + MCP + Arazzo stay portable.

How It Works

  1. Pick your API spec
  • OpenAPI, Swagger, REST—HAPI CLI works with any API specification format.
  • Supports OpenAPI 3.0+, REST APIs, OAuth 2.0 Dynamic Client Registration.
  1. Run a single command
  • One simple CLI command transforms your API into a usable MCP Server.
  • No complex setup, zero configuration, works anywhere, cross-platform.
  1. Use instantly
  • Your API is now ready as a tool, AI agent, or testing interface.
  • MCP server ready, AI agent compatible, testing interface, developer experience friendly.

Visual Pipeline

API Spec (swagger.json) → HAPI CLI → Usable Tool (AI-ready) ← MCP Clients
[ OpenAPI / Swagger ]       [ HAPI CLI ]        [ MCP Server ]

(Your API) → (Transform) → (Usable Tool) ↑ ↑ | | [ ChatGPT ] [ runMCP ] [ Claude ] [ OrcA ] [ QBot ] [ chatMCP] [ Agents ]

Who Wins With HAPI

  • Executives: Ship AI initiatives without ballooning cost. Keep teams focused on outcomes, not rewrites and integration sprawl.
  • Architects & PMs: Design with OpenAPI/Arazzo, run with MCP. Clear contracts, policy inheritance, and versioned workflows keep risk low.
  • Engineers & Ops: Deploy once. HAPI Server + runMCP scale tools; QBot/chatMCP give fast feedback; OrcA keeps executions deterministic.

Your Stack, Already Wired

  • HAPI Server: Turns OpenAPI into MCP tools automatically—contracts stay in sync with your source of truth.
  • runMCP: Autoscaling execution and testing for MCP tools; cold-start fast, stay warm when workflows run long.
  • QBot: CLI TUI for power users to interact with MCP tools directly from terminal or scripts.
  • chatMCP: Conversational client that speaks MCP natively for support, ops, and internal assistants.
  • OrcA: Deterministic planning and orchestration for multi-tool tasks; no brittle prompt spaghetti.
  • Agents: Build agentic systems from standard APIs—no custom glue. Connect MCP clients across platforms.

Demos

Documentation

FAQ

  • Do we need to rewrite our services? No. HAPI MCP lifts your existing OpenAPI specs directly into MCP tools. Your auth, validation, and business rules remain unchanged.
  • Is this just another MCP server? It’s the Headless API model: your API becomes the runtime. HAPI Server reflects it as MCP; runMCP scales it; OrcA orchestrates it. No duplicate logic.
  • Which clients can consume the tools? Any MCP client: ChatGPT, Claude, QBot, chatMCP, bespoke orchestrators—vendor-neutral by design.
  • How do we keep control and compliance? Your API remains the single source of truth. Policies, RBAC, rate limits, and audit logs flow through automatically; no shadow logic.
  • What about security and privacy? Scoped credentials, per-tool permissions, and auditable calls are inherited from your API layer. HAPI adds guardrails and observability for regulated environments.
  • How fast can we get started? You can transform your first API into an MCP tool in less than five minutes. The HAPI CLI makes it quick and painless.

Get Started

  1. Install HAPI CLI from latest release: https://github.com/la-rebelion/hapimcp/releases
  2. Transform your OpenAPI spec into an MCP server with a single command:
   hapi serve path/to/your/swagger.json --headless
  1. Start using your MCP tools with any compatible client!
  1. Explore the documentation for advanced usage and best practices.

Contributing

Contributions are welcome! Open a discussion or submit a pull request on GitHub: https://github.com/la-rebelion/hapimcp

License

HAPI MCP is licensed under the MIT License. See LICENSE for details.

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