Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Turn a legacy SOAP/WSDL, database, or REST API into a safe, typed, audit-logged MCP server
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"legacy2mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"legacy2mcp",
"run",
"--config"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add legacy2mcp -- uvx legacy2mcp run --configDieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"legacy2mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"legacy2mcp",
"run",
"--config"
]
}
}
}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.
Dieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"legacy2mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"legacy2mcp",
"run",
"--config"
]
}
}
}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.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bvenkata bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.5.1) kam vor 15 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
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
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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.
No API key, no cloning — pick whichever matches what you actually have, against live public demo targets:
pip install legacy2mcp
legacy2mcp init --rest-url "https://petstore3.swagger.io/api/v3"
legacy2mcp init --wsdl-url "http://www.dneonline.com/calculator.asmx?WSDL"
legacy2mcp init --webpage-url "https://legacy2mcp.com/"
Run any one of those from a real terminal and that's the whole thing: it writes config.yaml, opens a local test-chat page with a clickable example question under every discovered tool — click one and see a real response come back from the live source, no AI key needed, just local keyword matching to sanity-check the server works — and prints a ready-to-paste connection snippet for Claude Desktop, Cursor, VS Code, and Claude Code. Wiring it into a real AI client is a copy-paste, not a separate step. (Prefer the raw tool list instead? legacy2mcp inspect --config config.yaml.)
legacy2mcp discover does the same for sources that benefit from a review step first (a Postman collection, a HAR capture, …): write a contract, open the same test chat, print the same connection snippet — one command either way.
Have your own WSDL, REST API, website, or codebase instead? legacy2mcp init (no flags) walks you through it — see Generate a config automatically. More demos (a local SOAP service, Docker, a WSDL served by raw URL) are listed in examples/.
[!NOTE]
legacy2mcpintrospects your legacy system live — every WSDL operation, every database table, every REST spec it can find — and builds a real JSON Schema for each tool from it. Every MCP tool call is schema-validated before it reaches your backend, write operations are excluded by default, and every call is audit-logged. No hand-written adapter code, no hand-maintained schemas, no arbitrary SQL from the LLM.
# Full install (recommended)
pip install "legacy2mcp[ai]"
legacy2mcp init[ai]pip install legacy2mcp
Also published to the [MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=io.github.bvenkata/legacy2mcp) as io.github.bvenkata/legacy2mcp, so registry-aware MCP clients can discover it directly.
flowchart LR
WSDL["WSDL / XSD"] --> GEN["legacy2mcp schema generation"] DB["DB schema (allowlisted tables)"] --> GEN GEN --> TOOLS["Typed MCP tools one per operation / table / query"] AGENT["AI agent / MCP client"] -->|tool call| VAL{"schema validation"} TOOLS -. defines .-> VAL VAL -->|invalid args| REJ["rejected, never reaches SOAP/DB"] VAL -->|valid and allowed| BACKEND["SOAP endpoint or database"] BACKEND --> RESP["plain JSON back to the agent"] VAL --> LOG[("audit log")]
SOAP:
zeep, a mature, widely-used Python SOAP client.schema/xsd_to_jsonschema.py) — simple types, nested complex types, enums and arrays, recursively, depth-limited for pathological WSDLs. _ .jsonschema (schemas use additionalProperties: false), calls the operation via zeep, serializes the response to plain JSON, and writes an audit entry.DB:
psycopg / pyodbc / oracledb, imported lazily) and introspects the live column types for each allowlisted table (adapters/db_dialects.py) into JSON Schema (schema/sql_to_jsonschema.py).select_ / insert_ per allowlisted table-and-operation, plus query_ per named query in config.:param placeholder convention, executes it, and writes an audit entry. The LLM never sees or writes SQL text.allow_write_operations: true.REST:
legacy2mcp init's OpenAPI/Swagger discovery or source-code scan. _ .location, substitutes {param} placeholders into the URL, and calls it with requests -- auth applied per the adapter's auth config (basic/bearer/none).write: true are excluded unless allow_write_operations: true. legacy2mcp init sets that flag by default on non-GET endpoints and on endpoints whose names look like writes; in a hand-written config, the HTTP method alone does not hide an endpoint.Because a hand-written adapter is a second copy of your system's schema that nobody remembers to update. The first time a WSDL operation's signature shifts or a column changes, your tool's JSON Schema silently drifts from reality — and an LLM calling it finds out by sending arguments that are wrong in a way nothing catches, or by getting a confusing runtime error from deep inside the SOAP/DB client. legacy2mcp builds the schema from the live system every time it starts, so a drifted call fails at validation, before it ever reaches your backend — not after.
| Hand-written adapter (FastMCP / raw SDK) | Generic OpenAPI-to-MCP proxy | legacy2mcp | |
|---|---|---|---|
| Schema source | Typed by hand, per tool | The OpenAPI spec, if one exists | The live WSDL / DB schema, or a discovered OpenAPI spec |
| Can drift from the real system | Yes — nothing re-checks it | Only if the spec itself is stale | No — rebuilt from the live source at startup |
| Covers SOAP / a database | You write that client code yourself | No — REST/OpenAPI only | Yes, plus REST and plain websites |
| Write operations hidden by default | No — you remember to gate each one | No — usually exposes everything the spec defines | Yes — explicit allow_write_operations opt-in |
| Audit log of every call | DIY | Usually no | Built in |
| Time to a working server | Hours to days, per system | Minutes, for a REST API with a spec | Minutes — legacy2mcp init |
# config.yaml
server: name: my-legacy-mcp
adapters:
security: audit: enabled: true path: "./legacy2mcp-audit.log"
export SERVICE_PASSWORD=...
legacy2mcp inspect --config config.yaml # review the generated tools legacy2mcp run --config config.yaml
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo