프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

API Testing MCP

제작자: cocaxcode버전 0.11.12i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.cocaxcode/api-testing-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP server for API testing. 35 tools: HTTP, assertions, flows, OpenAPI, collections.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "api-testing": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cocaxcode/api-testing-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add api-testing -- npx -y @cocaxcode/api-testing-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "api-testing": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cocaxcode/api-testing-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "api-testing": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cocaxcode/api-testing-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 cocaxcode 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

API Testing MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.11.12)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

TF Rooms

제작자: tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@cocaxcode/api-testing-mcp

The most complete MCP server for API testing. Period.

42 MCP tools · Zero config · Works in any MCP client

Overview · Just Talk to It · Installation · Features · Tool Reference · Storage · Architecture


Quick Overview

The most complete MCP server for API testing — 42 tools, zero config, nothing else comes close. This is not just a request sender. It is a full testing workbench: HTTP requests with assertions, multi-step flows with variable extraction, OpenAPI import with schema-aware mock data, load testing with percentile metrics, response diffing across environments, bulk test runners, reusable collections, environment groups with directory scoping and persistent defaults, Postman import/export, and cURL export. All from natural conversation. No accounts, no cloud, no generated files. Everything runs inline and stores as plain JSON you own.


Just Talk to It

You don't need to learn tool names or parameters. Describe what you want and the AI picks the right tool.

"Create a group called my-project and add this directory as scope"

"Set up a dev environment with BASE_URL http://localhost:3000" "Switch to prod for this session" "Set dev as the default environment" "Import my API spec from /api-docs-json" "Show me all user endpoints" "GET /users" "Create a user with random data" "Verify that DELETE /users/5 returns 204" "Login as admin, extract the token, then fetch dashboard stats" "How fast is /health with 50 concurrent requests?" "Run all my saved smoke tests" "Compare the users endpoint between dev and prod" "Export the create-user request as curl" "Export my collection to Postman"

If you've imported an OpenAPI spec, the AI already knows every endpoint, every required field, every valid enum value. When you say "create a blog post", it reads the schema and builds the request correctly — no guessing.


Installation

Claude Code
claude mcp add --scope user api-testing -- npx -y @cocaxcode/api-testing-mcp@latest
Claude Desktop

Add to your config file (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):

{

"mcpServers": { "api-testing": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cocaxcode/api-testing-mcp@latest"] } } }

Cursor / Windsurf

Add to .cursor/mcp.json or .windsurf/mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "api-testing": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cocaxcode/api-testing-mcp@latest"] } } }

VS Code / Codex CLI / Gemini CLI

VS Code — add to .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "api-testing": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cocaxcode/api-testing-mcp@latest"] } } }

Codex CLI (OpenAI):

codex mcp add api-testing -- npx -y @cocaxcode/api-testing-mcp@latest

Or add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.api-testing]

command = "npx" args = ["-y", "@cocaxcode/api-testing-mcp@latest"]

Gemini CLI — add to ~/.gemini/settings.json:

{

"mcpServers": { "api-testing": { "command": "npx", "args": ["-y", "@cocaxcode/api-testing-mcp@latest"] } } }

Quick Start

Once installed, set up an environment so relative paths resolve automatically:

"Create an environment called dev with BASE_URL http://localhost:3000"

If your API has a Swagger/OpenAPI spec, import it:

"Import my API spec from http://localhost:3000/api-docs-json"

Verify with: *"List my environments"* — you should see the one you just created.


Features

HTTP Requests

Send any HTTP method with headers, query params, JSON body, auth, and {{variable}} interpolation. Relative URLs auto-resolve against BASE_URL.

"POST to /api/users with name Jane and email jane@company.com using my bearer token"

Supports: GET, POST, PUT, PATCH, DELETE, HEAD, OPTIONS — Bearer / API Key / Basic auth — custom timeouts.

Compression modes (v0.13+)

AI agents pay for every byte that lands in their context window. By default, request now returns a compressed response that cuts 70-95% of those tokens without losing debugging value. Three optional parameters control it:

ParamValuesWhat it does
verbosity'minimal' / 'normal' (default) / 'full'Controls detail level
only_fields['user.id', 'items[*].name']Returns only these body paths (dot-notation + wildcards)
max_body_bytesnumber (default 2048)Body size cap for 'normal'

Modes:

  • `minimal` — only status, timing, size_bytes, first 200 chars of body. Perfect for health checks, polling loops, or fire-and-forget calls. *Saves ~95% tokens.*
  • `normal` *(default)* — filtered headers (drops Date, Server, CF-*, Set-Cookie, etc.) + body truncated to max_body_bytes. Covers ~80% of debugging use cases. *Saves ~75% tokens.*
  • `full` — complete response untouched. Use when you explicitly need every header or the full body.

Typical savings on a 5 KB JSON response (≈1,500 tokens):

ModeTokens consumedSavings
full~1,5000% (baseline)
normal~300-400~75%
minimal~50-80~95%
only_fields: ['data.id']~30~98%

For a head-to-head comparison against curl, WebFetch and other native alternatives with measured numbers, see Native alternatives below.

Recovering full responses: every compressed response includes a call_id. If you need the full body later, call inspect_last_response({ call_id }) — no need to re-execute the request. This works for request, assert, and each step of flow_run. Responses are kept in a 20-slot ring buffer and persisted to .api-testing/last-responses/ with a 1-hour TTL.

// Example: normal (default) response

{ "call_id": "k3m9a2xp", "status": 200, "statusText": "OK", "method": "GET", "url": "https://api.example.com/users/1", "timing": { "total_ms": 142 }, "size_bytes": 5324, "headers": { "content-type": "application/json" }, "body": { "id": 1, "email": "...", "...": "..." }, "body_truncated": true, "hint": "Body truncated to 2048 bytes (full size: 5324B). Call inspect_last_response({ call_id: \"k3m9a2xp\" }) for the full body.", "tokens_saved_estimate": 820 }

Native alternatives: real token cost

How this MCP compares against the native options Claude Code has when api-testing is not available (Bash + curl, WebFetch, etc.).

TL;DR: compared to raw curl, request saves between 65% and 97% of context tokens depending on the mode, with no loss of debugging information. Measured on a real call to GET /api/v1/blog returning 8 posts (~8.7 KB of JSON, 19 response headers):

How the agent calls itUses MCP?Tokens consumedDelta vs curl
Bash + curl (raw stdout)❌ native~2,170baseline
WebFetch (LLM summary)❌ native~400-800−65%, but no auth / no envs / no inspect
request verbosity=full✅ MCP~2,1700% (same as curl, no compression)
`request` verbosity=`normal` *(default)*✅ MCP~750−65%
request verbosity=minimal✅ MCP~50−97%
request with only_fields: ["data[*].id","data[*].title"]✅ MCP~190−91%

Why this table's numbers differ slightly from the "Compression modes" section above: these come from a single real-world response, while the previous table shows typical savings on a synthetic 5 KB response. Trend and order of magnitude are the same.

Notes:

  • The default mode (normal) already saves 65% without any configuration: it filters out noisy headers (Date, Server, CF-*, Set-Cookie…) and caps the body at 2048 bytes.
  • only_fields accepts dot-paths with array index and wildcard support (items[*].name) — returns only the fields you ask for.
  • The MCP also adds features that have no direct native equivalent: {{variable}} interpolation, stored environments, auth schemas, flows, Postman import/export, and inspect_last_response to recover the full body without re-hitting the server.
  • Every registered MCP adds a fixed overhead of ~300-600 tokens per session (its instructions block + tool names). Typical break-even: 1-2 real calls per session.
Assertions

Validate responses with structured pass/fail results:

"Verify that GET /api/health returns 200, body.status is ok, and responds in under 500ms"
PASS — 3/3 assertions passed

status === 200 body.status === "ok" timing.total_ms < 500

10 operators: eq, neq, gt, gte, lt, lte, contains, not_contains, exists, type

Request Flows

Chain requests with variable extraction between steps. Perfect for auth flows and CRUD sequences.

"Login as admin@test.com, extract the access token, then use it to fetch all users"

What the tool executes

flow_run({

steps: [ { name: "login", method: "POST", url: "/auth/login", body: { email: "admin@test.com", password: "SecurePass#99" }, extract: { "TOKEN": "body.access_token" } }, { name: "get-users", method: "GET", url: "/api/users", headers: { "Authorization": "Bearer {{TOKEN}}" } } ] })

OpenAPI Import

Import specs from a URL or local file (JSON and YAML). Once imported, the AI knows every endpoint, parameter, and schema.

"Import my API spec from http://localhost:3000/api-docs-json"

"Import the spec from ./openapi.yaml" "What parameters does POST /users expect?"

Supports OpenAPI 3.x with full $ref resolution, allOf, oneOf, anyOf. OpenAPI 2.0 partially supported.

Mock Data Generation

Generate realistic fake data from your OpenAPI schemas. Respects types, formats (email, uuid, date-time), enums, and required fields.

"Generate mock data for creating a user"
{

"email": "user42@example.com", "name": "Test User 73", "password": "TestPass123!", "role": "admin" }

Load Testing

Fire N concurrent requests and get performance metrics:

"How fast is the health endpoint with 50 concurrent requests?"
LOAD TEST — GET /api/health

Requests: 50 concurrent Successful: 50 | Failed: 0 Req/sec: 23.31

Min: 45ms | Avg: 187ms p50: 156ms | p95: 412ms | p99: 523ms Max: 567ms

Response Diffing

Execute two requests and compare their responses field by field. Detect regressions or compare environments.

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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