Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
作者による説明(英語の原文)
Deterministic validation for AI-generated artifacts: JSON Schema, OpenAPI response, SQL syntax.
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。
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。
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。
SANDBOX_URL, SANDBOX_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://api.machinegrade.dev/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"validate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machinegrade/validate"
],
"env": {
"SANDBOX_URL": "your-value",
"SANDBOX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
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/validate動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"validate": {
"url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
}
}
}プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"validate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machinegrade/validate"
],
"env": {
"SANDBOX_URL": "your-value",
"SANDBOX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"validate": {
"type": "http",
"url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"validate": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machinegrade/validate"
],
"env": {
"SANDBOX_URL": "your-value",
"SANDBOX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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。
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:
https://api.machinegrade.dev/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
SANDBOX_URL env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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント machinegrade で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
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。
入力が必要なもの:SANDBOX_API_KEY
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは3 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
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
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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。
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.