mcp2api
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 8080Зачем
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.
Related MCP server: Swagger MCP
Как это решает проблему CustomGPT
У ChatGPT Custom GPT нет MCP. Но есть Actions — он умеет вызывать HTTP-эндпоинты.
Запускаешь mcp2api с нужным MCP-сервером:
npx -y github/megamen32/mcp2api -- \ --command "npx @anthropic-ai/mcp-server-fetch" \ --port 8080 \ --api-key your-secretВ настройках CustomGPT добавляешь OpenAPI-схему:
http://your-server:8080/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-onlyВ 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=5Типы 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 8080Endpoints
Method | Path | Описание |
GET |
| Инфо о сервере, список эндпоинтов |
GET |
| Health check |
GET |
| MCP capabilities |
GET |
| Список инструментов со схемами |
GET |
| Схема инструмента (без query params) |
GET |
| Вызов инструмента через query params |
POST |
| Вызов инструмента (body = аргументы) |
POST |
| Вызов через |
GET |
| Список ресурсов |
GET |
| Чтение ресурса |
GET |
| Список промптов |
POST |
| 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 |
|
|
|
|
|
| — | Команда для запуска (stdio) |
|
| — | Доп. аргументы через запятую (stdio) |
|
| — | JSON с доп. env vars (stdio) |
|
| — | URL сервера (sse/streamable-http) |
|
|
| Порт |
|
|
| Хост |
|
| — | Bearer-токен для авторизации |
|
|
| Только GET (для web_fetch агентов) |
Авторизация (опционально)
npx -y github/megamen32/mcp2api -- --api-key mysecret --port 8080Передавай Authorization: Bearer mysecret или ?api_key=mysecret.
Лицензия
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Host any HTTP API as a standard MCP server; auto-distribute to 12+ mainstream agent platforms.
MCP server for OpenAI API (chat completions, image generation, embeddings) via AceDataCloud
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
MCP server exposing the Backtest360 engine API as tools for AI agents.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAutomatically converts any OpenAPI specification into an MCP server, exposing all HTTP endpoints as callable tools with support for various authentication methods and request types.2-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAutomatically converts Swagger/OpenAPI specifications into MCP servers, enabling AI agents to interact with any REST API through natural language by exposing endpoints as AI-friendly tools.3-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA dead simple MCP server for exposing your app functions to AI agents like Claude Desktop.13 npm6MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAutomatically converts Python web backends (FastAPI, Flask, Django) into MCP servers by exposing API routes as MCP tools with near-zero boilerplate.MIT