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

MCP API Connect

제작자: bvenkata버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.bvenkata/mcp-api-connect

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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: 기타

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32583개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32583개 중 31%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32583개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MCP API Connect, 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(0.1.0)은 2개월 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

sync. labs

제작자: synchronicity-labs

Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

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.

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