mcp2api

mcp2api

Converts any MCP server into simple HTTP endpoints, enabling AI agents that only support HTTP (like ChatGPT Custom GPT or web_fetch) to use MCP tools.

Category
Visit Server

README

mcp2api

Любой MCP → обычный HTTP за 15 секунд. Один файл, ноль билда.

npx -y github/megamen32/mcp2api -- --command "npx @anthropic-ai/mcp-server-fetch" --port 8080

Зачем

MCP — крутой протокол. Но есть проблема: не все ИИ умеют подключать MCP напрямую.

Claude Desktop подключает. Cursor подключает. А что если ты хочешь:

  • Дать ChatGPT Custom GPT доступ к MCP-тулам? ChatGPT не умеет в MCP.
  • Подключить MCP к Telegram-боту? Там только HTTP.
  • Использовать MCP-инструменты в Alice, GigaChat, DeepSeek? Нет MCP-клиента.
  • Дать chat.z.ai вызывать MCP? Там есть web_fetch, но нет MCP.

А curl умеют все. Любой ИИ с доступом в интернет может сделать GET-запрос.

mcp2api берёт любой MCP-сервер и превращает его инструменты в простые HTTP-ручки. Один вызов npx — и готово.

Как это решает проблему CustomGPT

У ChatGPT Custom GPT нет MCP. Но есть Actions — он умеет вызывать HTTP-эндпоинты.

  1. Запускаешь mcp2api с нужным MCP-сервером:
    npx -y github/megamen32/mcp2api -- \
      --command "npx @anthropic-ai/mcp-server-fetch" \
      --port 8080 \
      --api-key your-secret
    
  2. В настройках CustomGPT добавляешь OpenAPI-схему: http://your-server:8080/
  3. Готово — Custom GPT вызывает MCP-инструменты через обычные HTTP-запросы.

GET-only режим (для агентов с web_fetch)

Некоторые ИИ-агенты не умеют POST-запросы. Только web_fetch / web_search. Для них есть --get-only:

npx -y github/megamen32/mcp2api -- \
  --command "npx @anthropic-ai/mcp-server-fetch" \
  --port 8080 \
  --get-only

В этом режиме вызов инструмента — это просто GET:

GET /tools/echo?message=hello
GET /tools/fetch?url=https://example.com
GET /tools/search?query=mcp+protocol&limit=5

Типы автоматически кастятся: "5" → 5, "true" → true.

Любой ИИ, который умеет делать web_fetch(url) — теперь может вызывать MCP-инструменты.

One-liner

# stdio (запускает MCP-сервер как процесс)
npx -y github/megamen32/mcp2api -- --command "npx @anthropic-ai/mcp-server-fetch" --port 8080

# SSE (подключается к уже запущенному MCP-серверу)
npx -y github/megamen32/mcp2api -- --transport sse --url http://localhost:3001/sse

# StreamableHTTP
npx -y github/megamen32/mcp2api -- --transport streamable-http --url http://localhost:3001/mcp

# GET-only (для агентов без POST, типа web_fetch)
npx -y github/megamen32/mcp2api -- --command "npx @anthropic-ai/mcp-server-fetch" --get-only --port 8080

Endpoints

Method Path Описание
GET / Инфо о сервере, список эндпоинтов
GET /healthz Health check
GET /schema MCP capabilities
GET /tools Список инструментов со схемами
GET /tools/:name Схема инструмента (без query params)
GET /tools/:name?key=val Вызов инструмента через query params
POST /tools/:name Вызов инструмента (body = аргументы)
POST /call Вызов через {"name": "...", "arguments": {...}}
GET /resources Список ресурсов
GET /resources/read?uri=<uri> Чтение ресурса
GET /prompts Список промптов
POST /prompts/:name Получить промпт

Примеры

# Список инструментов
curl http://localhost:4321/tools

# Схема конкретного инструмента
curl http://localhost:4321/tools/fetch

# Вызов через POST (полный режим)
curl -X POST http://localhost:4321/tools/fetch \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"url": "https://example.com"}'

# Вызов через GET (работает даже в web_fetch!)
curl 'http://localhost:4321/tools/fetch?url=https://example.com'

# Через /call
curl -X POST http://localhost:4321/call \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"name": "fetch", "arguments": {"url": "https://example.com"}}'

Флаги

Флаг Env Var Default Описание
--transport MCP_TRANSPORT stdio stdio, sse, streamable-http
--command MCP_COMMAND — Команда для запуска (stdio)
--args MCP_ARGS — Доп. аргументы через запятую (stdio)
--env MCP_ENV — JSON с доп. env vars (stdio)
--url MCP_URL — URL сервера (sse/streamable-http)
--port MCP_PORT 4321 Порт
--host MCP_HOST 0.0.0.0 Хост
--api-key MCP_API_KEY — Bearer-токен для авторизации
--get-only MCP_GET_ONLY false Только GET (для web_fetch агентов)

Авторизация (опционально)

npx -y github/megamen32/mcp2api -- --api-key mysecret --port 8080

Передавай Authorization: Bearer mysecret или ?api_key=mysecret.

Лицензия

MIT

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured