프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

legacy2mcp

제작자: bvenkata버전 0.5.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.bvenkata/legacy2mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Turn a legacy SOAP/WSDL, database, or REST API into a safe, typed, audit-logged MCP server

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "legacy2mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "legacy2mcp",
        "run",
        "--config"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add legacy2mcp -- uvx legacy2mcp run --config

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "legacy2mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "legacy2mcp",
        "run",
        "--config"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "legacy2mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "legacy2mcp",
        "run",
        "--config"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 bvenkata 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 955개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 955개 중 76%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 955개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

legacy2mcp, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.5.1)은 15일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0어제 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.03일 전 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

legacy2mcp

Convert anything to MCP in 60 seconds. Read-only by default, with every call audit-logged.


Quick start

No API key, no cloning — pick whichever matches what you actually have, against live public demo targets:

pip install legacy2mcp

REST API -- tries OpenAPI/Swagger discovery

legacy2mcp init --rest-url "https://petstore3.swagger.io/api/v3"

WSDL / SOAP service -- zeep introspects it live, no scan needed

legacy2mcp init --wsdl-url "http://www.dneonline.com/calculator.asmx?WSDL"

A website with no API docs at all -- crawls it for forms/content

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]

legacy2mcp introspects 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.

Contents

  • Install
  • Quick start
  • How it works
  • Why not just write an adapter by hand?
  • Point it at your own WSDL
  • Point it at your own database
  • Point it at your own REST API
  • Generate a config automatically
  • Discover a legacy interface before generating a server
  • Teach your AI coding agent about legacy2mcp
  • Common commands
  • Client support
  • What's handled
  • Safety model
  • Data flow and privacy
  • Use cases
  • Real-world usage
  • Configuration reference
  • Documentation
  • Roadmap
  • Development · Contributing · License

Install

# Full install (recommended)

pip install "legacy2mcp[ai]"

Or the identical, scan-only-ready core -- AI-assisted legacy2mcp init

needs no extra package either way, just an API key at runtime; [ai]

above installs nothing extra today, it's just a stable, familiar name

pip install legacy2mcp

or: uv tool install legacy2mcp · pipx 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.

How it works

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:

  1. Loads the WSDL with zeep, a mature, widely-used Python SOAP client.
  2. For every operation on every port/binding, converts the XSD input type into a JSON Schema (schema/xsd_to_jsonschema.py) — simple types, nested complex types, enums and arrays, recursively, depth-limited for pathological WSDLs.
  3. Registers one MCP tool per operation, named _ .
  4. On a tool call: validates arguments with jsonschema (schemas use additionalProperties: false), calls the operation via zeep, serializes the response to plain JSON, and writes an audit entry.

DB:

  1. Connects with the dialect's driver (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).
  2. Registers select_ / insert_ per allowlisted table-and-operation, plus query_ per named query in config.
  3. On a tool call: validates arguments, builds SQL from the allowlisted table/columns (or runs the config-supplied named query) using one dialect-neutral :param placeholder convention, executes it, and writes an audit entry. The LLM never sees or writes SQL text.
  4. Operations whose names look like writes are excluded unless allow_write_operations: true.

REST:

  1. There's no live schema to introspect a plain REST API from the way there is a WSDL or a DB catalog, so the endpoint list (method, path, typed params) comes from config -- hand-written, or generated by legacy2mcp init's OpenAPI/Swagger discovery or source-code scan.
  2. Registers one MCP tool per allowlisted endpoint, named _ .
  3. On a tool call: validates arguments, splits them into path/query/body by each param's declared location, substitutes {param} placeholders into the URL, and calls it with requests -- auth applied per the adapter's auth config (basic/bearer/none).
  4. Endpoints marked 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.

Why not just write an adapter by hand?

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 proxylegacy2mcp
Schema sourceTyped by hand, per toolThe OpenAPI spec, if one existsThe live WSDL / DB schema, or a discovered OpenAPI spec
Can drift from the real systemYes — nothing re-checks itOnly if the spec itself is staleNo — rebuilt from the live source at startup
Covers SOAP / a databaseYou write that client code yourselfNo — REST/OpenAPI onlyYes, plus REST and plain websites
Write operations hidden by defaultNo — you remember to gate each oneNo — usually exposes everything the spec definesYes — explicit allow_write_operations opt-in
Audit log of every callDIYUsually noBuilt in
Time to a working serverHours to days, per systemMinutes, for a REST API with a specMinutes — legacy2mcp init

Point it at your own WSDL

# config.yaml

server: name: my-legacy-mcp

adapters:

  • id: legacy type: soap config: wsdl_url: "https://service.example.com/LegacyService?wsdl" auth: type: basic username: "svc-account" password_env: "SERVICE_PASSWORD" # value read from the environment, never the file allow_write_operations: false # Create*/Update*/Delete*/… stay hidden include_operations: ["GetRecord", "GetRecordDetails", "SearchRecords"]

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기