Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Wrap any CLI as a Model Context Protocol server - schema auto-inferred from --help.
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": {
"cli2mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cli2mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add cli2mcp -- npx -y cli2mcp이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"cli2mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cli2mcp"
]
}
}
}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.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"cli2mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cli2mcp"
]
}
}
}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 RonieNeubauer 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(0.1.4)은 7개월 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, AI Deprecations
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.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Status: v0.1 — early release. Stdio transport only. APIs may change before 1.0.
Expose any command-line binary as a Model Context Protocol tool by parsing its --help output and synthesizing a JSON Schema at startup. One command, no boilerplate.
Works with any MCP-compatible client — Claude Desktop, ChatGPT (via OpenAI Agents SDK), Cursor, Gemini CLI, Cline, Windsurf, Continue, Zed, and anything else that speaks the MCP stdio transport.
npx cli2mcp <command>
Writing an MCP server for a CLI you already have is mechanical work: instantiate the SDK, register a tool, hand-write the input schema, marshal arguments, spawn the subprocess, format the output. Roughly 80–150 lines of TypeScript per binary, repeated forever as new tools come out.
cli2mcp does it in one command. The CLI's own --help is the source of truth for the schema — if rg adds a flag tomorrow, the AI sees it tomorrow without code changes.
npm install -g cli2mcp
npx cli2mcp
Requires Node.js 22+.
cli2mcp is launched by your client as a stdio subprocess. Add an entry per CLI you want to expose.
Config file location:
| OS | Path |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": { "ripgrep": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "rg", "--name", "ripgrep"] }, "jq": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "jq"] } } }
Restart Claude Desktop after editing.
| Client | Config file | Format |
|---|---|---|
| ChatGPT (OpenAI Agents SDK) | MCPServerStdio parameter — see OpenAI Agents docs | command: "npx", args: ["-y", "cli2mcp", " "] |
| Cursor | .cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global) | Same mcpServers block as above |
| Cline | VS Code → Cline → MCP Settings → cline_mcp_settings.json | Same mcpServers block |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | Same mcpServers block |
| Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json | Same mcpServers block |
| Continue | ~/.continue/config.json → experimental.modelContextProtocolServers | Same launcher |
| Zed | ~/.config/zed/settings.json → context_servers | Same launcher |
| Any stdio-capable MCP client | per the client's docs | Same launcher: npx -y cli2mcp |
Refer to each client's documentation for the exact config path on your platform — they evolve and are not guaranteed to match the table above.
Drop any of these into your client's mcpServers block (paths shown above per client). Each one wraps a popular CLI as an MCP tool an AI can call directly.
{
"mcpServers": { "ripgrep": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "rg", "--name", "ripgrep", "--description", "Recursively search files with regex"] }, "jq": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "jq", "--description", "Query and transform JSON via stdin"] }, "pandoc": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "pandoc", "--description", "Convert documents between markup formats"] }, "sqlite3": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "sqlite3", "--description", "Run SQL against a SQLite database file", "--cwd", "/path/to/safe/dir"] }, "yt-dlp": { "command": "npx", "args": ["-y", "cli2mcp", "yt-dlp", "--description", "Download media from URLs", "--cwd", "/path/to/downloads", "--timeout", "300000"] } } }
Each CLI must already be installed and on
PATH.cli2mcpdoes not install them for you.
| Approach | LOC per CLI | New flag handling | Maintenance |
|---|---|---|---|
| Hand-written MCP server (TypeScript SDK) | ~80–150 | manual schema edit | per-CLI release cycle |
| OpenAPI → MCP generators | n/a | requires an OpenAPI spec | does not cover arbitrary CLIs |
Wrapping bash / sh as a tool | ~10 | n/a — gives the AI a shell | unsafe, no schema, no sandbox |
| `cli2mcp ` | 0 | automatic at next start | none — re-reads `--help` |
The closest neighbor is FastMCP's from_openapi — it does not cover arbitrary CLI binaries. As of April 2026 there is no other published tool that turns an arbitrary --help output into a typed MCP tool in one command.
These CLIs are covered by the test suite or have been manually exercised end-to-end:
| CLI | Status | Notes |
|---|---|---|
jq | ✅ tested | help-on-stderr correctly captured; stdin piping works |
ripgrep (rg) | ✅ tested | 90+ flags inferred; args positional handled |
curl | ✅ fixture | shape extraction validated against bundled fixture |
node | ✅ integration test | end-to-end MCP handshake + tools/call |
Other POSIX-style CLIs (e.g. ffmpeg, yt-dlp, pandoc, sqlite3, imagemagick) are *expected* to work but are not yet covered by tests. Report bugs in issues.
| Help fragment | MCP property |
|---|---|
--flag | boolean |
--flag / / | string |
--flag / / | number |
--flag | string enum with choices |
| Repeatable flag | array |
| Positional args | args: array |
Reserved input stdin | string piped to subprocess stdin |
When parsing fails on an unconventional --help, cli2mcp falls back to a single variadic args positional so the tool is still usable — the model just gets a free-form argument list instead of typed flags.
cli2mcp <command> [options]
--name Tool name shown to the AI (default: ) --description Tool description shown to the AI (default: first --help line) --timeout Subprocess timeout per call (default: 60000) --cwd Working directory for subprocess (default: process.cwd()) --env Extra environment variables (repeatable) --stderr stderr handling: include → appended to tool output (default) drop → discarded error → any stderr → isError: true -h, --help Show help
Reserved input property stdin is piped to the subprocess:
{ "args": [".name"], "stdin": "{\"name\": \"cli2mcp\"}" }
cli2mcp rg
│ ├─ 1. spawn: rg --help → capture stdout + stderr ├─ 2. parse help text → CliShape { flags, positionals, description } ├─ 3. synthesize JSON Schema → inputSchema ├─ 4. register one MCP tool → name: "rg", schema: └─ 5. start stdio MCP server → await client connection
On tools/call: { args, flags, stdin? } → argv builder → execa(rg, argv, { stdin }) │ stdout (+ stderr) → content[text]
Non-zero exit → { isError: true, content: [{ type: "text", text: }] } (unless --stderr drop).
cli2mcp lets an AI agent invoke the CLIs you expose, with the arguments the agent chooses. You are responsible for what those CLIs can do on your machine.
Practical guidance:
jq, rg, pandoc are mostly safe (read-only, deterministic). curl, ffmpeg --output, sqlite3, rm, kubectl, aws are not.curl to fetch evil.example.com, an exposed rm to delete files, etc.cli2mcp provides.The schema-from-help design *reduces* the risk of malformed argv but does not eliminate the risk of misuse. Treat each exposed CLI as a delegated capability, not a sandbox.
The CLI has no `--help` flag. cli2mcp will still start with a single args positional. The AI can pass arguments freely; you lose typed flag inference.
The schema came out empty / wrong. Run cli2mcp manually and inspect the tools/list response (use npx @modelcontextprotocol/inspector). The most common cause is non-standard help formatting (no --long-form flags, columns misaligned). Open an issue with the --help output attached.
The subprocess hangs. The default 60s timeout will kill it. Raise via --timeout. If your CLI is interactive (waits for a TTY), cli2mcp cannot help — pipe input via stdin instead.
Flag not being passed. Set --stderr include (the default) and inspect the content[].text. If the flag isn't appearing in argv, the help parser failed to extract it — file an issue.
Bug reports and patches welcome. Fixtures for new CLIs (test/fixtures/help/ .txt + a shape test) are the highest-leverage contributions.
pnpm install
pnpm test # vitest pnpm typecheck # tsc --noEmit pnpm lint # biome check
If cli2mcp saved you an afternoon of writing MCP boilerplate, a star helps other people find it.
Built by Ronie Neubauer — Principal Engineer, 22+ years shipping production systems.
MIT © 2026 Ronie Neubauer.