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

OpenAI Tools MCP Server

โดย la-rebelionรุ่น 0.6.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryai.com.mcp/openai-tools

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Focused MCP server for OpenAI image/audio generation (v2.0.0). Wraps endpoints via HAPI CLI.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http openai-tools https://openai-tools.run.mcp.com.ai/mcp --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "openai-tools": {
      "url": "https://openai-tools.run.mcp.com.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "openai-tools": {
      "type": "http",
      "url": "https://openai-tools.run.mcp.com.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • Authorization ความลับ จำเป็น HTTP header
    Bearer token for authenticating with the OpenAI API. Obtain via the OpenAI dashboard. https://platform.openai.com/api-keys

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (mcp.com.ai) ไม่ใช่เจ้าของ repo (la-rebelion) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7240 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 2% ของอีก 7240 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 36% ของอีก 7240 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

OpenAI Tools MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.0) เข้า registry 10 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

HAPI MCP – Headless API for Model Context Protocol

Stop rewriting systems for AI. Instantly turn your APIs into MCP servers.

HAPI MCP lifts your OpenAPI catalog into MCP tools automatically, keeping design (OAS/Arazzo) and runtime (agents/LLMs) cleanly separated. Your existing APIs become AI-ready tools—no new business logic, no sidecar servers, no rework.

Key Features

  • No rewrites: Reuse 100% of your API logic. OpenAPI in, MCP tools out. No parallel codebase or shadow services.
  • Faster time-to-value: Turn specs into agent-ready tools in minutes. Update the spec, ship new tools instantly.
  • Reduced risk: Permissions, auth, rate limits, auditability are inherited from your APIs—governance without bolt-ons.
  • Scales with you: runMCP delivers serverless-like elasticity with long-running when needed. Cold-start fast, stay warm for throughput.
  • Deterministic orchestration: OrcA plans and executes multi-tool tasks predictably—no brittle prompt chaining.
  • Vendor-neutral: Works with any MCP client: ChatGPT, Claude, QBot, chatMCP. OAS + MCP + Arazzo stay portable.

How It Works

  1. Pick your API spec
  • OpenAPI, Swagger, REST—HAPI CLI works with any API specification format.
  • Supports OpenAPI 3.0+, REST APIs, OAuth 2.0 Dynamic Client Registration.
  1. Run a single command
  • One simple CLI command transforms your API into a usable MCP Server.
  • No complex setup, zero configuration, works anywhere, cross-platform.
  1. Use instantly
  • Your API is now ready as a tool, AI agent, or testing interface.
  • MCP server ready, AI agent compatible, testing interface, developer experience friendly.

Visual Pipeline

API Spec (swagger.json) → HAPI CLI → Usable Tool (AI-ready) ← MCP Clients
[ OpenAPI / Swagger ]       [ HAPI CLI ]        [ MCP Server ]

(Your API) → (Transform) → (Usable Tool) ↑ ↑ | | [ ChatGPT ] [ runMCP ] [ Claude ] [ OrcA ] [ QBot ] [ chatMCP] [ Agents ]

Who Wins With HAPI

  • Executives: Ship AI initiatives without ballooning cost. Keep teams focused on outcomes, not rewrites and integration sprawl.
  • Architects & PMs: Design with OpenAPI/Arazzo, run with MCP. Clear contracts, policy inheritance, and versioned workflows keep risk low.
  • Engineers & Ops: Deploy once. HAPI Server + runMCP scale tools; QBot/chatMCP give fast feedback; OrcA keeps executions deterministic.

Your Stack, Already Wired

  • HAPI Server: Turns OpenAPI into MCP tools automatically—contracts stay in sync with your source of truth.
  • runMCP: Autoscaling execution and testing for MCP tools; cold-start fast, stay warm when workflows run long.
  • QBot: CLI TUI for power users to interact with MCP tools directly from terminal or scripts.
  • chatMCP: Conversational client that speaks MCP natively for support, ops, and internal assistants.
  • OrcA: Deterministic planning and orchestration for multi-tool tasks; no brittle prompt spaghetti.
  • Agents: Build agentic systems from standard APIs—no custom glue. Connect MCP clients across platforms.

Demos

Documentation

FAQ

  • Do we need to rewrite our services? No. HAPI MCP lifts your existing OpenAPI specs directly into MCP tools. Your auth, validation, and business rules remain unchanged.
  • Is this just another MCP server? It’s the Headless API model: your API becomes the runtime. HAPI Server reflects it as MCP; runMCP scales it; OrcA orchestrates it. No duplicate logic.
  • Which clients can consume the tools? Any MCP client: ChatGPT, Claude, QBot, chatMCP, bespoke orchestrators—vendor-neutral by design.
  • How do we keep control and compliance? Your API remains the single source of truth. Policies, RBAC, rate limits, and audit logs flow through automatically; no shadow logic.
  • What about security and privacy? Scoped credentials, per-tool permissions, and auditable calls are inherited from your API layer. HAPI adds guardrails and observability for regulated environments.
  • How fast can we get started? You can transform your first API into an MCP tool in less than five minutes. The HAPI CLI makes it quick and painless.

Get Started

  1. Install HAPI CLI from latest release: https://github.com/la-rebelion/hapimcp/releases
  2. Transform your OpenAPI spec into an MCP server with a single command:
   hapi serve path/to/your/swagger.json --headless
  1. Start using your MCP tools with any compatible client!
  1. Explore the documentation for advanced usage and best practices.

Contributing

Contributions are welcome! Open a discussion or submit a pull request on GitHub: https://github.com/la-rebelion/hapimcp

License

HAPI MCP is licensed under the MIT License. See LICENSE for details.

ถาม PopNx