mcp2cli
将任何API或MCP服务器动态转换为命令行工具，节省AI调用Token。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp2cli。 它的用途是：将任何API或MCP服务器动态转换为命令行工具，节省AI调用Token。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mcp2cli/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘使用 mcp2cli 连接并列出 https://api.example.com/openapi.json 这个API提供的所有端点。’ 它会执行 `mcp2cli --spec https://api.example.com/openapi.json --list` 命令，返回清晰的端点列表。接着你可以说：‘调用其中的 createUser 工具，参数是 name: Alice, email: alice@example.com。’ AI会使用 mcp2cli 构造并执行相应的调用命令，完成操作。
介绍
mcp2cli 是一款创新的工具，它解决了AI助手（如Claude、Cursor）在调用外部API或MCP服务器时，每次交互都需要重复传输冗长工具定义（Schema）的问题，这通常会浪费大量Token。通过将API或MCP服务器在运行时动态转换为一个统一的命令行接口（CLI），AI助手只需学习一次如何使用 mcp2cli 这个通用工具，即可访问无数个后端服务，从而将每次调用浪费在工具描述上的Token减少96%至99%。
使用方式非常灵活。开发者或AI助手可以直接通过 uvx mcp2cli 运行，或全局安装。核心功能是通过 --mcp、--spec 或 --graphql 参数指定目标服务地址（支持HTTP/SSE、本地文件或标准输入输出），然后即可像使用普通CLI一样列出可用工具并调用它们。例如，mcp2cli --mcp https://mcp.example.com/sse --list 可以列出服务器提供的所有工具。
这个工具非常适合AI编码助手（如Claude Code、Cursor）、希望自动化工作流的开发者，以及任何需要频繁、高效地通过AI与多种API进行交互的场景。它让AI助手具备了“即插即用”地探索和操作新API的能力，极大地扩展了AI的实用边界。
与同类工具（如直接为每个API编写专门的Skill或CLI包装器）相比，mcp2cli 的核心优势在于“零代码生成”和“运行时动态转换”。用户无需为每个API预先编写适配代码或生成静态的客户端库，mcp2cli 在运行时直接解析API规范（OpenAPI、GraphQL）或与MCP服务器通信，实时构建出可用的命令行界面，实现了真正的通用性和即时性。
核心特点
核心区别在于“动态转换”与“零代码生成”。它无需为每个API预先编写或生成任何包装代码，在运行时直接解析规范并构建CLI，实现了真正的通用接口。同时，它通过一个统一的Skill教会AI助手使用方法，让AI能自主发现和调用任何兼容的API，这是静态Skill集合无法做到的。
注意事项
不适合需要高度定制化、复杂交互逻辑或离线使用的场景，其功能深度受限于原始API或MCP服务器暴露的工具定义。
常见问题
mcp2cli 能节省多少Token？
根据官方数据，能节省96%至99%原本浪费在每次AI调用中重复传输工具定义（Schema）的Token。
支持哪些类型的API？
支持MCP服务器（HTTP/SSE或stdio模式）、OpenAPI规范（JSON/YAML URL或文件）以及GraphQL端点。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mcp2cli/raw/index.md 读取 mcp2cli 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mcp2cli/raw/index.md（查看排版版本）