Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Turn OpenAPI / Postman specs into runnable MCP servers, or serve any API as live MCP tools.
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": {
"api-translator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-translator"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add api-translator -- npx -y mcp-api-translatorIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"api-translator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-translator"
]
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"api-translator": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-translator"
]
}
}
}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 krishgok 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 (0.4.1) kam vor 27 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.
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.
An MCP server that generates MCP servers. Give it an API definition — OpenAPI 3.0/3.1 or a Postman collection — and it scaffolds a complete, runnable, _ownable_ TypeScript or Python MCP server for that API.
_Above: curating Firecrawl's 20 operations down to 6, appending the Gmail API to the same server, then an agent calling the self-hosted result. Counts, tool names and paths come from real runs against the published Firecrawl and Gmail descriptions; the API responses are illustrative — the recording runs against a local stub, not live Firecrawl or Gmail accounts._
Turning an OpenAPI spec into MCP "tool stubs" is not novel — FastMCP's from_openapi, Speakeasy/Gram, and several openapi-mcp-generator projects already do the mechanical part. A naive endpoint→tool generator has no real advantage. This project focuses on the parts those tools skip:
1. Curation, not just generation. A 200-endpoint API naively becomes 200 tools, which wrecks a model's tool-selection accuracy and blows out context. analyze_spec previews the tool list before anything is written, every command takes includeTags / methods / pathGlob / excludeOperations, and you get a warning when a server grows past 40 tools.
2. Aggregation via append. extend_mcp_server adds another API's tools to an existing project, so you can build one MCP server spanning Firecrawl + Gmail + your internal API. Credentials stay separate: each API also reads namespaced env vars derived from its title.
3. An artifact you own. Output is a normal project, not a hosted black box — readable per-tool files, env-based auth, a Dockerfile, and a server.json plus client snippets for publishing to the official MCP Registry.
If you only need throwaway, in-memory exposure of one API and don't care about owning the code, FastMCP's runtime mode may suit you better — that's a deliberate non-goal here.
No install step. npx fetches and runs the latest published version — cross-platform, Node 20+.
Claude Code does not read claude_desktop_config.json — it keeps its own MCP config:
claude mcp add api-translator -- npx -y mcp-api-translator
That registers it at local scope. Use -s user for all your projects, or commit a project-scoped .mcp.json to share it. Verify with claude mcp list.
Add to claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "api-translator": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-api-translator"] } } }
Cursor, Cline, Continue.dev, Docker
Cursor — ~/.cursor/mcp.json (or project-scoped .cursor/mcp.json), same mcpServers shape as Claude Desktop above.
Cline (VS Code) — sidebar → MCP Servers → Configure, same shape plus "disabled": false.
Continue.dev — ~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers, as a { transport: { type: "stdio", command, args } } entry.
Docker (no Node required):
{
"mcpServers": { "api-translator": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/krishgok/mcp-api-translator:latest"] } } }
To read specs from disk or write projects to a host path, mount the directory with -v ${PWD}:/workspace and pass /workspace/... as specPath / outputDir.
MCP config is read at startup, so restart your client — quit and reopen Claude Desktop, Cursor, …, or start a new session in Claude Code.
| Tool | What it does |
|---|---|
analyze_spec | Parse a spec and preview the tools that would be generated — no files written. |
generate_mcp_server | Generate a complete MCP-server project into outputDir. |
extend_mcp_server | Append another spec's tools to an existing project (idempotent). |
list_supported_features | Report supported formats, auth schemes, transports, and limits. |
All spec inputs accept inline text (spec) or a local path (specPath), JSON or YAML.
You don't call the tools by hand — you ask your agent, and it drives them.
1. Preview, then curate. See what a spec becomes before writing anything:
_"Analyze ./petstore.yaml and show me the proposed tools."_
_"Only the GET endpoints under /pets."_
analyze_spec({ specPath: "./petstore.yaml" });
// → proposed tool list, auth scheme, and the env vars the server will need
analyze_spec({ specPath: "./petstore.yaml", methods: ["GET"], pathGlob: "/pets/**" }); // also: includeTags: ["pets"], excludeOperations: ["deletePet"]
2. Generate, with the same filters plus an output directory:
generate_mcp_server({ specPath: "./petstore.yaml", outputDir: "./petstore-mcp" });
// options: language: "python", transport: "http", auth: {...}, force: true
3. Aggregate — add more APIs to the same server:
// any second API — the sources don't have to share a format or a vendor
extend_mcp_server({ projectDir: "./petstore-mcp", specPath: "./billing.postman.json", includeTags: ["invoices"], }); // idempotent; hand-edited tool files are preserved
Aggregated APIs don't share credentials: each also reads namespaced env vars ( _API_BASE_URL, _API_KEY, … — namespace derived from the API title) before falling back to the bare ones. The extend summary and .env.example list the exact names.
4. Run it. The output is a normal project you own:
cd petstore-mcp && npm install && npm run build
cp .env.example .env # set API_BASE_URL + credentials (never embedded in code) npm start
Register it with your client using the generated client-config.md, and your agent can call the APIs directly.
Full walkthrough with sample outputs and troubleshooting: [docs/usage-workflow.md](docs/usage-workflow.md).
language: "python"). mcp-api-translator serve --spec ./api.yaml
mcp-api-translator serve --spec ./a.yaml --spec ./b.yaml --methods GET,POST # aggregate
serve runs the same request plan and env-based auth the generator emits, so behavior matches generated output exactly — it just skips the codegen step. It speaks stdio by default, or stateless Streamable HTTP with --transport http --port 3000. Logs are structured JSON lines on stderr in containers, readable text on a TTY (LOG_LEVEL, LOG_FORMAT).
| Doc | What's in it |
|---|---|
| usage-workflow.md | End-to-end walkthrough, curation loop, auth setup, troubleshooting. |
| design.md | Tech stack, generated project layout, limitations, security model. |
| deploy-serve.md | Docker/compose recipes for serve, logging and observability. |
| serve-api-proposal.md | Design of the runtime proxy and the roadmap. |
| market-analysis.md | Why both generate and serve models exist. |
| CONTRIBUTING.md | Dev setup, PR conventions, DCO sign-off. |
Known limits at a glance:
Details and the security model: docs/design.md.
npm install
npm test # unit + integration (parsers, curation, emit, append) npm run typecheck npm run build npm run e2e # generate a sample project from the fixtures into build/e2e-out
Contributions welcome — see CONTRIBUTING.md. All commits must be signed off under the Developer Certificate of Origin (git commit -s).
mcp-api-translator is dual-licensed — © 2026 krishgok. Full details in LICENSING.md.
Redistributions must retain LICENSE and NOTICE. The licenses do not grant the right to use the "mcp-api-translator" name to endorse or promote forked or derivative works without prior written permission.