ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

MCP API Connect

โดย bvenkataรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.bvenkata/mcp-api-connect

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Protocol- & auth-agnostic API connector: SOAP/REST behind any auth, config-driven. Lib/API/MCP.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "api-connect": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-api-connect"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add api-connect -- uvx mcp-api-connect

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "api-connect": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-api-connect"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "api-connect": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-api-connect"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub bvenkata ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP API Connect ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Rystic

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Rystic

โดย Rystic-Inc

Start, seed, clock, inspect and diff Rystic API simulators from your agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mcp-api-connect™

One payload in, any API out. mcp-api-connect is a protocol- and auth-agnostic connector engine: describe a target service (URL, protocol, auth, request/ response shape) once, then send it a normalized payload and get a normalized response back — whether the target is a REST/JSON API, a legacy SOAP service, protected by an API key, Basic auth, a Bearer token, or OAuth2 client credentials.

It ships as three things built on the same core engine, so however you want to use it, you can:

  • A Python library — pip install mcp-api-connect, call MCPAPIConnectEngine directly, no server required.
  • A standalone HTTP API — pip install mcp-api-connect[api], run mcp-api-connect-api, POST to /invoke.
  • An MCP server — pip install mcp-api-connect[mcp], run mcp-api-connect, point any MCP client (Claude, etc.) at it so an agent can call registered connectors — or arbitrary services on the fly — as tools.

Why

Every integration project reinvents the same wheel: a REST client here, a SOAP client there, one auth flow per service, ad-hoc request/response mapping scattered across the codebase. mcp-api-connect centralizes that into one declarative spec (InvokeSpec) and one execution engine, so adding a new target service is config, not code.

Quick start (library)

pip install mcp-api-connect
import asyncio

from mcp_api_connect import MCPAPIConnectEngine, InvokeSpec, Target, AuthSpec, AuthType, RequestFormat, ResponseFormat

spec = InvokeSpec( target=Target(base_url="https://api.example.com"), auth=AuthSpec(type=AuthType.API_KEY, config={"api_key": "secret", "header_name": "X-API-Key"}), request_format=RequestFormat(method="POST", path="/v1/orders", content_type="json"), response_format=ResponseFormat(content_type="json"), )

async def main(): async with MCPAPIConnectEngine() as engine: result = await engine.invoke(spec, {"customer": "jane"}) print(result.success, result.data)

asyncio.run(main())

Quick start (HTTP API)

pip install "mcp-api-connect[api]"

mcp-api-connect-api # serves on :8000, interactive docs at /docs

curl -X POST http://localhost:8000/invoke -H 'content-type: application/json' -d '{

"spec": { "target": {"base_url": "https://api.example.com"}, "auth": {"type": "api_key", "config": {"api_key": "secret"}}, "request_format": {"method": "POST", "path": "/v1/orders"}, "response_format": {"content_type": "json"} }, "payload": {"customer": "jane"} }'

Register a reusable connector once, then invoke it by name:

curl -X POST http://localhost:8000/connectors -d '{"name": "orders-api", "spec": {...}}'

curl -X POST http://localhost:8000/connectors/orders-api/invoke -d '{"customer": "jane"}'

Quick start (MCP)

pip install "mcp-api-connect[mcp]"
{

"mcpServers": { "mcp-api-connect": { "command": "/path/to/.venv/bin/mcp-api-connect" } } }

Or run it in a container (stdio transport):

docker build -t mcp-api-connect .

docker run --rm -i mcp-api-connect

Exposes tools: invoke (stateless, one-off), register_connector, list_connectors, invoke_connector (by name), delete_connector. An agent can register a connector for "the Salesforce API" once, then just say "call it with this payload" from then on.

➜ Full setup for Claude Desktop / Claude Code / Cursor, persistence, security notes, and a worked example: [docs/mcp-integration.md](docs/mcp-integration.md).

Core concepts

  • `Target` — base URL, protocol (rest | soap), timeout, default headers.
  • `AuthSpec` — type (none, api_key, basic, bearer, oauth2_client_credentials) + a config dict shaped for that type. OAuth2 tokens are fetched and cached automatically.
  • `RequestFormat` / `ResponseFormat` — content type (json, xml, soap) plus a declarative field_map ({"target.path": "$.source.jsonpath"}) for reshaping payloads without writing code, or a Jinja2 body_template for full control (required for SOAP envelopes).
  • `InvokeSpec` — bundles the three above; the unit of "how to reach one service." Store it as a named Connector or pass it inline per call.

See src/mcp_api_connect/core/models.py for the full schema, and docs/auth-reference.md for the config shape each auth type expects.

Documentation

  • docs/mcp-integration.md — full MCP client setup (Claude Desktop, Claude Code, Cursor), persistence, security, tool reference, worked example, troubleshooting
  • docs/auth-reference.md — config fields for every auth type
  • CONTRIBUTING.md — dev setup, running tests, PR expectations

Extending

  • New auth type: implement AuthStrategy, register via engine.register_auth_strategy(...).
  • New protocol (e.g. GraphQL): implement ProtocolAdapter, register via engine.register_adapter(...).
  • New connector storage backend: implement ConnectorStore (ships with InMemoryConnectorStore and SqliteConnectorStore, credentials encrypted at rest via Fernet).

Roadmap

  • OAuth2 authorization-code flow, mTLS, AWS SigV4 auth strategies
  • WSDL-driven SOAP (optional zeep-backed adapter, no hand-written envelope needed)
  • GraphQL adapter
  • Postgres-backed ConnectorStore
  • Retry/backoff + rate limiting policies per connector
  • SSRF-safe target allow-listing for public deployments

Development

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

pip install -e ".[dev,api,storage,mcp]" pytest

License

Apache License 2.0 — see LICENSE and NOTICE.

Contributions are accepted under the same license (inbound = outbound); see CONTRIBUTING.md.

Trademark

mcp-api-connect™ is a trademark of Balaji Venkatasubramaniyar. The Apache 2.0 license covers copyright and patents but grants no trademark rights. You may use the name to refer to this project and to state compatibility, but not to name a fork, product, or service, or to imply endorsement. See TRADEMARKS.md for the full policy.

ถาม PopNx