Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
SAP Fiori - Model Context Protocol (MCP) server
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.
LOG_LEVEL, SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY필요한 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": {
"fiori": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sap-ux/fiori-mcp-server"
],
"env": {
"LOG_LEVEL": "your-value",
"SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add fiori --env LOG_LEVEL=your-value --env SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY=your-value -- npx -y @sap-ux/fiori-mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fiori": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sap-ux/fiori-mcp-server"
],
"env": {
"LOG_LEVEL": "your-value",
"SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY": "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": {
"fiori": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sap-ux/fiori-mcp-server"
],
"env": {
"LOG_LEVEL": "your-value",
"SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY": "your-value"
}
}
}
}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.
LOG_LEVEL envSAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY env이 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 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SAP 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(1.15.20)은 8일 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, Winecellarbuilders
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.
Find the team for your wine room.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
@sap-ux/fiori-mcp-serverThis package includes a Model Context Protocol (MCP) server for integration with AI coding assistants.
The server helps AI models create or modify SAP Fiori applications based on prompts, such as:
https://hostname:port/sap/opu/odata4/sap/my_v4_service?sap-client=000_.ℹ️This prompt requires a saved SAP system connection by using the Connection Manager for SAP Systems extension.
For the best experience we recommend using this server alongside @cap-js/mcp-server and @ui5/mcp-server.
The server uses stdio transport and is launched via npx — no global installation required. Pick the section for your MCP client below.
Note: Replace
with the specific version you want to pin to (e.g.1.12.2). The current release version is shown on the npm page. Using a pinned version rather than@latestensures reproducible behaviour and prevents untested updates from being picked up automatically.
Option A — CLI (recommended):
claude mcp add fiori-mcp -- npx --yes @sap-ux/fiori-mcp-server@<version> fiori-mcp
Option B — drop a `.mcp.json` file in your project root:
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"] } } }
Open the Cline extension settings and add the server under MCP Servers:
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"] } } }
Edit (or create) the MCP config file for your scope:
~/.cursor/mcp.json.cursor/mcp.json in your project root{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"] } } }
Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"] } } }
For any other MCP client, use the following npx-based configuration:
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"] } } }
If you prefer not to use npx, install the package globally first:
npm install -g @sap-ux/fiori-mcp-server
Then use fiori-mcp as the command (no args needed):
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "fiori-mcp" } } }
The following rules help guide the AI model to use the server correctly. Add them to your system prompt or rules file:
AGENTS.md or CLAUDE.md in your project root.cursorrules in your project root.windsurfrules## Rules for creation or modification of SAP Fiori elements apps
550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001).npm run watch-* script for the app in the package.json.
search_docsSearches SAP Fiori elements, Annotations, UI5, OPA5 Guides, SAP Fiori tools documentation for the given query.
Note: the results are based on the most recent indexed version of UI5 documentation
First-use download:
search_docsuses a local text-embedding model (all-MiniLM-L6-v2, ~86 MB) for semantic search. The model is downloaded from HuggingFace Hub on first use and cached locally (location follows theHF_HOME/TRANSFORMERS_CACHEenvironment variables, defaulting to~/.cache/huggingface/hub). Subsequent starts load the model from the cache with no network access required.
list_fiori_appsScans a specified directory to find existing SAP Fiori applications that can be modified.
list_sap_systemsLists all SAP systems stored in the user's environment (e.g. SAP Fiori tools system store). Use this when the user references a SAP system by name before calling download_odata_service_metadata or generating a Fiori application.
download_odata_service_metadataDownloads the EDMX metadata of a specific OData service from a SAP system and saves it as metadata.xml. Use this before calling generate_fiori_app_odata when the user provides a SAP system reference or service URL.
generate_fiori_app_odataGenerates a new SAP Fiori UI application for OData (non-CAP) projects, for example ABAP RESTful Application Programming Model-based OData services.
generate_fiori_app_capGenerates a new SAP Fiori UI application within an existing SAP Cloud Application Programming Model (CAP) project.
list_functionality (Step 1 of 3)Gets the list of supported modification functionalities for an existing SAP Fiori application. Requires a valid absolute path to the application.
The supported modifications are:
manifest.json properties depending on the app, for example, adding a layout based on the flexibility of the programming model or enabling initial loadget_functionality_details (Step 2 of 3)Gets the required parameters and detailed information for a specific functionality to modify an existing SAP Fiori application.
execute_functionality (Step 3 of 3)Executes a specific functionality to modify an existing SAP Fiori application with provided parameters.
By default, logging is enabled at the error level. To adjust the log level or disable logging completely, you can use the env property in your configuration.
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes","@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"], "env": { "LOG_LEVEL": "debug" } } } }
The following log levels are supported: `off`, `error`, `warn`, `info`, `debug`, and `verbose`.
The logs are stored in the file system at ~/.fioritools/fiori-mcp-server.log
If you need the MCP server to connect to an OData server using a self-signed SSL certificate, you can use one of the following methods.
This is useful when encountering errors such as: unable to get local issuer certificate
Set the NODE_EXTRA_CA_CERTS environment variable to the path of your CA certificate file. Node.js supports multiple file extensions (.pem, .crt, .cer, .cert).
Example Configuration:
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"], "env": { "NODE_EXTRA_CA_CERTS": "/path/to/your/certificate.crt" } } } }
Windows Example:
"env": {
"NODE_EXTRA_CA_CERTS": "C:\\temp\\certs\\CustomCA.crt" }
macOS/Linux Example:
"env": {
"NODE_EXTRA_CA_CERTS": "/Users/username/certs/Custom_CA.crt" }
⚠️ Security Warning: Setting
NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0disables all SSL certificate validation and poses a significant security risk. Only use this in non-production environments.
{
"mcpServers": { "fiori-mcp": { "type": "stdio", "timeout": 600, "command": "npx", "args": ["--yes", "@sap-ux/fiori-mcp-server@ ", "fiori-mcp"], "env": { "NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED": "0" } } } }
You can enable and disable the collection of analytics. By default, non-personally identifiable information is used to help understand how you use the product to improve the Fiori MCP Server. In case you want to opt-out there exist two ways to disable the telemetry.
Create or change the file ~/.fioritools/telemetrysettings.json:
{
"telemetrysettings": { "telemetrySetting": { "enableTelemetry": false } } }
Set enableTelemetry to false to disable telemetry collection.
Set the environment variable SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY to true:
export SAP_UX_FIORI_TOOLS_DISABLE_TELEMETRY=true
Setting this environment variable will disable the telemetry client.
Everyone participating in this joint project is welc
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요