Open-source B2B and marketplace ecommerce; new stores include an MCP server for AI agents.
apifacts
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Verified facts and typed fixes for failing third-party API calls (Stripe, GitHub, Google…)
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아직 측정 안 함★ –
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: 온라인 쇼핑몰 및 결제
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": {
"apifacts": {
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add apifacts -- uvx apifacts mcp또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"apifacts": {
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"apifacts": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"apifacts",
"mcp"
]
}
}
}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 Illouminus 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
온라인 쇼핑몰 및 결제 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 1747개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 1747개 중 72%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1747개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
apifacts, 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(0.2.1)은 11일 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: Spree Commerce: open-source B2B and marketplace ecommerce, Stripe MCP, MCP Cn Commerce
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
Stripe MCP
MCP server integrating with Stripe - tools for customers, products, payments, and more.
MCP Cn Commerce
8 read-only MCP platform entries; support is operation-specific; merchant live acceptance pending
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
apifacts
A verified changelog of reality for AI agents. An open registry of typed, dated facts about what third-party machine interfaces (HTTP APIs, SDK packages, CLIs) actually do today, as opposed to what their docs say.
Why
Interfaces change, docs lag, and nobody tells the agent. Every session pays tokens to rediscover the same traps: a 200 with an empty array instead of a 429, a rate limit reported as status: 0 in the body, an SDK release that silently dropped a field. Documentation tools answer "give me the right docs"; apifacts answers "the docs are wrong about this endpoint right now, here is the verified difference".
Install
pip install apifacts-pytest # pytest plugin: a test failing on an HTTP error prints the known facts
uvx apifacts check https://api.stripe.com/v1/charges -X GET --status 401 # CLI (and library) npx skills add Illouminus/apifacts # agent skill: on an API error, ask the registry first
Both packages are on PyPI, carry the same version and ship together from one tag (release). The plugin sends nothing until a test fails. The skill (skills/apifacts/SKILL.md) tells Claude Code and other agents when to call apifacts check and how to read the answer.
CI
Agents that fix a red build read the failing step's log, the annotations and the job summary. The GitHub Action puts the known facts in all three (action/README.md):
- uses: Illouminus/apifacts/action@v0
with: run: pytest -q # same exit code as without the action; scanned only when it fails
Anywhere else, pipe a log through apifacts scan (uvx apifacts scan build.log): it finds the failed HTTP calls that requests, httpx, gh, axios and curl -f print, and asks about each.
MCP
One tool, check(target, method, status, body), over stdio; no resources, no prompts. Claude Code:
claude mcp add apifacts -- uvx --from 'apifacts[mcp]' apifacts mcp
Claude Desktop, Cursor and other clients (mcpServers in their JSON config):
{"mcpServers": {"apifacts": {"command": "uvx", "args": ["--from", "apifacts[mcp]", "apifacts", "mcp"]}}}
apifacts mcp --offline answers from the snapshot packaged in the wheel and sends nothing.
How a fact is verified
- One fact per YAML file in
facts/ /, with a kind (error_meaning,rate_limit,breaking_change, ...), the exact error signal, a one-sentence claim, dimensions (env,plan,region,account_state) and evidence. - Truth comes only from deterministic probes: declarative HTTP steps and assertions that our runner executes on a schedule. No language model is called anywhere in the verification path.
- Fixes are data, not advice: members of a closed vocabulary with typed parameters (no free text, no shell, no foreign URLs), rendered to one English sentence by us.
- A probe in another environment never refutes a fact; it adds a dimension.
Calling check()
One endpoint answers and learns at the same time: the request is the contribution. Send the target and, optionally, the error you got; receive matching facts with typed fixes and what the probes observe. If the target matches a registered template, a normalized observation is stored (no bodies, headers, query strings or raw IPs).
curl -s https://apifacts.dev/v0/check \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"target": {"method": "POST", "url": "https://api.stripe.com/v1/payment_intents"}, "error": {"status": 400, "body_excerpt": "Keys for idempotent requests can only be used with the same parameters they were first used with."}}'
The response is never empty: facts, observed, and an unknown.reason when nothing matches.
Status
The API is live at https://apifacts.dev (/v0/check, /v0/services, /openapi.json, /healthz; facts.baillot.dev, the old address, redirects there). The registry covers the services and facts listed at apifacts.dev/registry, each fact page showing how it was established; /llms.txt describes the API for agents. Design contracts live in docs/specs/.
Running your own copy: the API reads facts/ and services/ once, at startup, so after a git pull restart it; ops/deploy.sh checks out, syncs and restarts in one step.
Contributing
Calling check() is contributing. Pull requests are for humans and API producers: see CONTRIBUTING.md. Producer signatures are always free.
License
Code: MIT. Data (facts/ and the generated fact pages): CC BY 4.0.