Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Descripción del creador (original en inglés)
Turn a legacy SOAP/WSDL, database, or REST API into a safe, typed, audit-logged MCP server
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"legacy2mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"legacy2mcp",
"run",
"--config"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add legacy2mcp -- uvx legacy2mcp run --configEste necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"legacy2mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"legacy2mcp",
"run",
"--config"
]
}
}
}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.
Este necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"legacy2mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"legacy2mcp",
"run",
"--config"
]
}
}
}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.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub bvenkata, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.5.1) llegó al registro hace 15 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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.
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
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo