Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Deterministic validation for AI-generated artifacts: JSON Schema, OpenAPI response, SQL syntax.
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.
SANDBOX_URL, SANDBOX_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
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:
https://api.machinegrade.dev/mcpÖffne 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/mcpclaude mcp add validate --env SANDBOX_URL=your-value --env SANDBOX_API_KEY=your-value -- npx -y @machinegrade/validateTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"validate": {
"url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"validate": {
"type": "http",
"url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
}
}
}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:
https://api.machinegrade.dev/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
SANDBOX_URL envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto machinegrade bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
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.
Das musst du eintragen: SANDBOX_API_KEY
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 3 Monaten in die Registry.
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.
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.
Validate AI-generated artifacts against a contract before you act on them:
artifact against a JSON Schema (all errors collected).path + method + status in an OpenAPI spec.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.
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.
npm install
npm run dev
# 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"}'
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"}} } } }'
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())
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_..." } } } }
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.
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.
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.
| Endpoint | In | Out |
|---|---|---|
POST /keys | {email} | {key} |
POST /v1/validate | header X-Api-Key, body {type, artifact, contract?} | verdict, header X-Calls-Remaining |
GET /v1/manifest | — | capability manifest |
GET /stats | header X-Admin-Token | funnel: keys_issued, active_callers, repeat_callers_7d, limit_hits, paid_requests |
POST /v1/paid-request | header X-Api-Key | records interest in paid access |
GET /openapi.yaml, GET /llms.txt | — | static docs |
POST /mcp | MCP streamable HTTP, header X-Api-Key for tools/call | see "Connect remotely" above |
POST /v1/paid-request (requires X-Api-Key); you'll be notified when it's live.Every error is typed JSON — {code, message, hint, docs_url} — never a free-form string:
| Code | HTTP status | When |
|---|---|---|
INVALID_KEY | 401 | X-Api-Key missing or unknown |
LIMIT_EXCEEDED | 402 | Free-tier monthly limit (500 calls) exceeded |
UNSUPPORTED_TYPE | 400 | type is not json_schema, openapi_response, or sql |
MALFORMED_INPUT | 400 | Request body doesn't match the documented shape |
RATE_LIMITED | 429 | More 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.
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:
| Sent | Contract schema | Result |
|---|---|---|
"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 |
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
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.
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.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.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:
/v1/validate request/response shapes, typed error codes, verdict semantics) is stable — breaking changes only with a versioned path (/v2/...), never silently.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.