Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Turn OpenAPI / Postman specs into runnable MCP servers, or serve any API as live MCP tools.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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-translator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-translator"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add api-translator -- npx -y mcp-api-translator프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"api-translator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-translator"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"api-translator": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-api-translator"
]
}
}
}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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 krishgok 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.1)은 27일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
An MCP server that generates MCP servers. Give it an API definition — OpenAPI 3.0/3.1 or a Postman collection — and it scaffolds a complete, runnable, _ownable_ TypeScript or Python MCP server for that API.
_Above: curating Firecrawl's 20 operations down to 6, appending the Gmail API to the same server, then an agent calling the self-hosted result. Counts, tool names and paths come from real runs against the published Firecrawl and Gmail descriptions; the API responses are illustrative — the recording runs against a local stub, not live Firecrawl or Gmail accounts._
Turning an OpenAPI spec into MCP "tool stubs" is not novel — FastMCP's from_openapi, Speakeasy/Gram, and several openapi-mcp-generator projects already do the mechanical part. A naive endpoint→tool generator has no real advantage. This project focuses on the parts those tools skip:
1. Curation, not just generation. A 200-endpoint API naively becomes 200 tools, which wrecks a model's tool-selection accuracy and blows out context. analyze_spec previews the tool list before anything is written, every command takes includeTags / methods / pathGlob / excludeOperations, and you get a warning when a server grows past 40 tools.
2. Aggregation via append. extend_mcp_server adds another API's tools to an existing project, so you can build one MCP server spanning Firecrawl + Gmail + your internal API. Credentials stay separate: each API also reads namespaced env vars derived from its title.
3. An artifact you own. Output is a normal project, not a hosted black box — readable per-tool files, env-based auth, a Dockerfile, and a server.json plus client snippets for publishing to the official MCP Registry.
If you only need throwaway, in-memory exposure of one API and don't care about owning the code, FastMCP's runtime mode may suit you better — that's a deliberate non-goal here.
No install step. npx fetches and runs the latest published version — cross-platform, Node 20+.
Claude Code does not read claude_desktop_config.json — it keeps its own MCP config:
claude mcp add api-translator -- npx -y mcp-api-translator
That registers it at local scope. Use -s user for all your projects, or commit a project-scoped .mcp.json to share it. Verify with claude mcp list.
Add to claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "api-translator": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-api-translator"] } } }
Cursor, Cline, Continue.dev, Docker
Cursor — ~/.cursor/mcp.json (or project-scoped .cursor/mcp.json), same mcpServers shape as Claude Desktop above.
Cline (VS Code) — sidebar → MCP Servers → Configure, same shape plus "disabled": false.
Continue.dev — ~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers, as a { transport: { type: "stdio", command, args } } entry.
Docker (no Node required):
{
"mcpServers": { "api-translator": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/krishgok/mcp-api-translator:latest"] } } }
To read specs from disk or write projects to a host path, mount the directory with -v ${PWD}:/workspace and pass /workspace/... as specPath / outputDir.
MCP config is read at startup, so restart your client — quit and reopen Claude Desktop, Cursor, …, or start a new session in Claude Code.
| Tool | What it does |
|---|---|
analyze_spec | Parse a spec and preview the tools that would be generated — no files written. |
generate_mcp_server | Generate a complete MCP-server project into outputDir. |
extend_mcp_server | Append another spec's tools to an existing project (idempotent). |
list_supported_features | Report supported formats, auth schemes, transports, and limits. |
All spec inputs accept inline text (spec) or a local path (specPath), JSON or YAML.
You don't call the tools by hand — you ask your agent, and it drives them.
1. Preview, then curate. See what a spec becomes before writing anything:
_"Analyze ./petstore.yaml and show me the proposed tools."_
_"Only the GET endpoints under /pets."_
analyze_spec({ specPath: "./petstore.yaml" });
// → proposed tool list, auth scheme, and the env vars the server will need
analyze_spec({ specPath: "./petstore.yaml", methods: ["GET"], pathGlob: "/pets/**" }); // also: includeTags: ["pets"], excludeOperations: ["deletePet"]
2. Generate, with the same filters plus an output directory:
generate_mcp_server({ specPath: "./petstore.yaml", outputDir: "./petstore-mcp" });
// options: language: "python", transport: "http", auth: {...}, force: true
3. Aggregate — add more APIs to the same server:
// any second API — the sources don't have to share a format or a vendor
extend_mcp_server({ projectDir: "./petstore-mcp", specPath: "./billing.postman.json", includeTags: ["invoices"], }); // idempotent; hand-edited tool files are preserved
Aggregated APIs don't share credentials: each also reads namespaced env vars ( _API_BASE_URL, _API_KEY, … — namespace derived from the API title) before falling back to the bare ones. The extend summary and .env.example list the exact names.
4. Run it. The output is a normal project you own:
cd petstore-mcp && npm install && npm run build
cp .env.example .env # set API_BASE_URL + credentials (never embedded in code) npm start
Register it with your client using the generated client-config.md, and your agent can call the APIs directly.
Full walkthrough with sample outputs and troubleshooting: [docs/usage-workflow.md](docs/usage-workflow.md).
language: "python"). mcp-api-translator serve --spec ./api.yaml
mcp-api-translator serve --spec ./a.yaml --spec ./b.yaml --methods GET,POST # aggregate
serve runs the same request plan and env-based auth the generator emits, so behavior matches generated output exactly — it just skips the codegen step. It speaks stdio by default, or stateless Streamable HTTP with --transport http --port 3000. Logs are structured JSON lines on stderr in containers, readable text on a TTY (LOG_LEVEL, LOG_FORMAT).
| Doc | What's in it |
|---|---|
| usage-workflow.md | End-to-end walkthrough, curation loop, auth setup, troubleshooting. |
| design.md | Tech stack, generated project layout, limitations, security model. |
| deploy-serve.md | Docker/compose recipes for serve, logging and observability. |
| serve-api-proposal.md | Design of the runtime proxy and the roadmap. |
| market-analysis.md | Why both generate and serve models exist. |
| CONTRIBUTING.md | Dev setup, PR conventions, DCO sign-off. |
Known limits at a glance:
Details and the security model: docs/design.md.
npm install
npm test # unit + integration (parsers, curation, emit, append) npm run typecheck npm run build npm run e2e # generate a sample project from the fixtures into build/e2e-out
Contributions welcome — see CONTRIBUTING.md. All commits must be signed off under the Developer Certificate of Origin (git commit -s).
mcp-api-translator is dual-licensed — © 2026 krishgok. Full details in LICENSING.md.
Redistributions must retain LICENSE and NOTICE. The licenses do not grant the right to use the "mcp-api-translator" name to endorse or promote forked or derivative works without prior written permission.