Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Wrap any CLI as a Model Context Protocol server - schema auto-inferred from --help.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
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 cli2mcpตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cli2mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cli2mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub RonieNeubauer ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.