Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Deterministic validation for AI-generated artifacts: JSON Schema, OpenAPI response, SQL syntax.
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.
SANDBOX_URL, SANDBOX_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://api.machinegrade.dev/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"validate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machinegrade/validate"
],
"env": {
"SANDBOX_URL": "your-value",
"SANDBOX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
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/validate실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"validate": {
"url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"validate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machinegrade/validate"
],
"env": {
"SANDBOX_URL": "your-value",
"SANDBOX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"validate": {
"type": "http",
"url": "https://api.machinegrade.dev/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"validate": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@machinegrade/validate"
],
"env": {
"SANDBOX_URL": "your-value",
"SANDBOX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://api.machinegrade.dev/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
SANDBOX_URL env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 machinegrade 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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.
입력해야 할 값: SANDBOX_API_KEY
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
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 for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.