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

cli2mcp

โดย RonieNeubauerรุ่น 0.1.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.RonieNeubauer/cli2mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Wrap any CLI as a Model Context Protocol server - schema auto-inferred from --help.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "cli2mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cli2mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cli2mcp -- npx -y cli2mcp

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "cli2mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cli2mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cli2mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cli2mcp"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub RonieNeubauer 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 32461 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 7% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32461 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

cli2mcp 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 (0.1.4) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

dotnet-mcp

โดย Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

cli2mcp

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>

Why

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.


Install

npm install -g cli2mcp

or invoke without installing

npx cli2mcp

Requires Node.js 22+.


Configure your MCP client

cli2mcp is launched by your client as a stdio subprocess. Add an entry per CLI you want to expose.

Claude Desktop

Config file location:

OSPath
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.

Other clients
ClientConfig fileFormat
ChatGPT (OpenAI Agents SDK)MCPServerStdio parameter — see OpenAI Agents docscommand: "npx", args: ["-y", "cli2mcp", " "]
Cursor.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global)Same mcpServers block as above
ClineVS Code → Cline → MCP Settings → cline_mcp_settings.jsonSame mcpServers block
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonSame mcpServers block
Gemini CLI~/.gemini/settings.jsonSame mcpServers block
Continue~/.continue/config.json → experimental.modelContextProtocolServersSame launcher
Zed~/.config/zed/settings.json → context_serversSame launcher
Any stdio-capable MCP clientper the client's docsSame 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.


Quick wins — copy-paste configs

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. cli2mcp does not install them for you.


How it compares

ApproachLOC per CLINew flag handlingMaintenance
Hand-written MCP server (TypeScript SDK)~80–150manual schema editper-CLI release cycle
OpenAPI → MCP generatorsn/arequires an OpenAPI specdoes not cover arbitrary CLIs
Wrapping bash / sh as a tool~10n/a — gives the AI a shellunsafe, no schema, no sandbox
`cli2mcp `0automatic at next startnone — 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.


Verified targets

These CLIs are covered by the test suite or have been manually exercised end-to-end:

CLIStatusNotes
jq✅ testedhelp-on-stderr correctly captured; stdin piping works
ripgrep (rg)✅ tested90+ flags inferred; args positional handled
curl✅ fixtureshape extraction validated against bundled fixture
node✅ integration testend-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.


How --help becomes a JSON Schema

Help fragmentMCP property
--flagboolean
--flag / / string
--flag / / number
--flag string enum with choices
Repeatable flagarray
Positional argsargs: array
Reserved input stdinstring 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.


Options

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

Piping stdin

Reserved input property stdin is piped to the subprocess:

{ "args": [".name"], "stdin": "{\"name\": \"cli2mcp\"}" }

How it works

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).


Security

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:

  • Only expose CLIs whose blast radius you accept. jq, rg, pandoc are mostly safe (read-only, deterministic). curl, ffmpeg --output, sqlite3, rm, kubectl, aws are not.
  • The AI is not sandboxed. A prompt injection attack could cause an exposed curl to fetch evil.example.com, an exposed rm to delete files, etc.
  • Use `--cwd` to constrain filesystem scope when wrapping CLIs that touch files.
  • Use `--env` deliberately. Do not pass through credentials the model shouldn't reach.
  • Never expose `sh`, `bash`, `zsh`, `python -c`, or anything with eval semantics — that bypasses every safeguard 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.


Troubleshooting

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.


Contributing

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


Star history

If cli2mcp saved you an afternoon of writing MCP boilerplate, a star helps other people find it.


Author

Built by Ronie Neubauer — Principal Engineer, 22+ years shipping production systems.


License

MIT © 2026 Ronie Neubauer.

ถาม PopNx