プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

MCP API Connect

作者:bvenkataバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.bvenkata/mcp-api-connect

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Protocol- & auth-agnostic API connector: SOAP/REST behind any auth, config-driven. Lib/API/MCP.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "api-connect": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-api-connect"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add api-connect -- uvx mcp-api-connect

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "api-connect": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-api-connect"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "api-connect": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-api-connect"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント bvenkata で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの18354件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの18354件のうち30%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの18354件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

MCP API Connectは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは2 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Qemu MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

Qemu MCP

作者:0xmortuex

Boot and drive QEMU VMs from an AI agent: keys, screenshots, serial. No guest agent.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

mcp-api-connect™

One payload in, any API out. mcp-api-connect is a protocol- and auth-agnostic connector engine: describe a target service (URL, protocol, auth, request/ response shape) once, then send it a normalized payload and get a normalized response back — whether the target is a REST/JSON API, a legacy SOAP service, protected by an API key, Basic auth, a Bearer token, or OAuth2 client credentials.

It ships as three things built on the same core engine, so however you want to use it, you can:

  • A Python library — pip install mcp-api-connect, call MCPAPIConnectEngine directly, no server required.
  • A standalone HTTP API — pip install mcp-api-connect[api], run mcp-api-connect-api, POST to /invoke.
  • An MCP server — pip install mcp-api-connect[mcp], run mcp-api-connect, point any MCP client (Claude, etc.) at it so an agent can call registered connectors — or arbitrary services on the fly — as tools.

Why

Every integration project reinvents the same wheel: a REST client here, a SOAP client there, one auth flow per service, ad-hoc request/response mapping scattered across the codebase. mcp-api-connect centralizes that into one declarative spec (InvokeSpec) and one execution engine, so adding a new target service is config, not code.

Quick start (library)

pip install mcp-api-connect
import asyncio

from mcp_api_connect import MCPAPIConnectEngine, InvokeSpec, Target, AuthSpec, AuthType, RequestFormat, ResponseFormat

spec = InvokeSpec( target=Target(base_url="https://api.example.com"), auth=AuthSpec(type=AuthType.API_KEY, config={"api_key": "secret", "header_name": "X-API-Key"}), request_format=RequestFormat(method="POST", path="/v1/orders", content_type="json"), response_format=ResponseFormat(content_type="json"), )

async def main(): async with MCPAPIConnectEngine() as engine: result = await engine.invoke(spec, {"customer": "jane"}) print(result.success, result.data)

asyncio.run(main())

Quick start (HTTP API)

pip install "mcp-api-connect[api]"

mcp-api-connect-api # serves on :8000, interactive docs at /docs

curl -X POST http://localhost:8000/invoke -H 'content-type: application/json' -d '{

"spec": { "target": {"base_url": "https://api.example.com"}, "auth": {"type": "api_key", "config": {"api_key": "secret"}}, "request_format": {"method": "POST", "path": "/v1/orders"}, "response_format": {"content_type": "json"} }, "payload": {"customer": "jane"} }'

Register a reusable connector once, then invoke it by name:

curl -X POST http://localhost:8000/connectors -d '{"name": "orders-api", "spec": {...}}'

curl -X POST http://localhost:8000/connectors/orders-api/invoke -d '{"customer": "jane"}'

Quick start (MCP)

pip install "mcp-api-connect[mcp]"
{

"mcpServers": { "mcp-api-connect": { "command": "/path/to/.venv/bin/mcp-api-connect" } } }

Or run it in a container (stdio transport):

docker build -t mcp-api-connect .

docker run --rm -i mcp-api-connect

Exposes tools: invoke (stateless, one-off), register_connector, list_connectors, invoke_connector (by name), delete_connector. An agent can register a connector for "the Salesforce API" once, then just say "call it with this payload" from then on.

➜ Full setup for Claude Desktop / Claude Code / Cursor, persistence, security notes, and a worked example: [docs/mcp-integration.md](docs/mcp-integration.md).

Core concepts

  • `Target` — base URL, protocol (rest | soap), timeout, default headers.
  • `AuthSpec` — type (none, api_key, basic, bearer, oauth2_client_credentials) + a config dict shaped for that type. OAuth2 tokens are fetched and cached automatically.
  • `RequestFormat` / `ResponseFormat` — content type (json, xml, soap) plus a declarative field_map ({"target.path": "$.source.jsonpath"}) for reshaping payloads without writing code, or a Jinja2 body_template for full control (required for SOAP envelopes).
  • `InvokeSpec` — bundles the three above; the unit of "how to reach one service." Store it as a named Connector or pass it inline per call.

See src/mcp_api_connect/core/models.py for the full schema, and docs/auth-reference.md for the config shape each auth type expects.

Documentation

  • docs/mcp-integration.md — full MCP client setup (Claude Desktop, Claude Code, Cursor), persistence, security, tool reference, worked example, troubleshooting
  • docs/auth-reference.md — config fields for every auth type
  • CONTRIBUTING.md — dev setup, running tests, PR expectations

Extending

  • New auth type: implement AuthStrategy, register via engine.register_auth_strategy(...).
  • New protocol (e.g. GraphQL): implement ProtocolAdapter, register via engine.register_adapter(...).
  • New connector storage backend: implement ConnectorStore (ships with InMemoryConnectorStore and SqliteConnectorStore, credentials encrypted at rest via Fernet).

Roadmap

  • OAuth2 authorization-code flow, mTLS, AWS SigV4 auth strategies
  • WSDL-driven SOAP (optional zeep-backed adapter, no hand-written envelope needed)
  • GraphQL adapter
  • Postgres-backed ConnectorStore
  • Retry/backoff + rate limiting policies per connector
  • SSRF-safe target allow-listing for public deployments

Development

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

pip install -e ".[dev,api,storage,mcp]" pytest

License

Apache License 2.0 — see LICENSE and NOTICE.

Contributions are accepted under the same license (inbound = outbound); see CONTRIBUTING.md.

Trademark

mcp-api-connect™ is a trademark of Balaji Venkatasubramaniyar. The Apache 2.0 license covers copyright and patents but grants no trademark rights. You may use the name to refer to this project and to state compatibility, but not to name a fork, product, or service, or to imply endorsement. See TRADEMARKS.md for the full policy.

PopNxに聞く