Pascal 3D Editor
Create, inspect, validate, and save editable 3D building scenes with Pascal's MCP server.
Katalon True Platform MCP: design tests, run with AI, upload reports, assess release readiness.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 4/5 통과 · 내가 묻는 내용은 제작자 서버(platform.katalon.io)를 거쳐요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음 · claude.ai나 데스크톱 앱에서 한 번 설정하면 채팅에서 쓸 수 있어요 · 무료 계정은 1개까지 · Team/Enterprise는 소유자(Owner)가 추가
CustomizeConnectors
여기서 복사해 Claude의 같은 이름 칸에 붙여 넣고 Continue를 누르세요
Katalon True Platform MCPhttps://platform.katalon.io/mcpClaude가 찾은 로그인 설정 화면에서 Continue를 누르고 · Authentication은 제작자 안내대로(Sign in now, Sign in when needed, No sign in) 고른 뒤 Add를 누르세요
+ConnectorsKatalon True Platform MCP
Katalon True Platform MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Katalon True Platform MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Katalon True Platform MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT 연결은 요금제에 따라 달라요
전체 MCP: 웹 ChatGPT Business, Enterprise, Edu · Pro: 읽기/가져오기 권한으로 연결, 데이터를 바꾸는 도구는 안 될 수 있어요 · Plus: 공식 문서 미확인, 플러그인 화면에 사용자 지정 MCP 추가 항목이 보이면 시도해 볼 수 있어요 · 웹만
Plugins+Add custom MCP server
이름을 넣고 Connection에 주소를 붙여 넣은 뒤 경고에 체크하고 Create as a plugin을 누르세요
Katalon True Platform MCPhttps://platform.katalon.io/mcp새 채팅을 열고 입력 전에 플러그인 목록에서 Katalon True Platform MCP을 고르세요
Katalon True Platform MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ ChatGPT가 Katalon True Platform MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Katalon True Platform MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 OpenAI 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Claude Code에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --transport http --scope user testops https://platform.katalon.io/mcpKatalon True Platform MCP이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Katalon True Platform MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Katalon True Platform MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Katalon True Platform MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음
Katalon True Platform MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Katalon True Platform MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Katalon True Platform MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있어요 · 약 2분
키 필요 없음, 설치 필요 없음
Katalon True Platform MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Katalon True Platform MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Katalon True Platform MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요
웹으로 연결하는 앱용 주소
https://platform.katalon.io/mcpJSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user testops https://platform.katalon.io/mcpCursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"testops": {
"url": "https://platform.katalon.io/mcp"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"testops": {
"type": "http",
"url": "https://platform.katalon.io/mcp"
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
인터넷으로 연결하는 앱
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 15일 점검
게시자(katalon-studio)가 저장소 소유자(katalon-labs)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요
코드 마지막 변경: 26일 전
MIT 사용
305ms 만에 응답(HTTP 401)
OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 5개 중 4개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 26일 전 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되므로 원격 MCP를 받는 앱에서도 쓸 수 있어요. 예: 웹 ChatGPT(Business 이상은 전체 MCP, Pro는 읽기 전용).
같은 카테고리에는: Pascal 3D Editor, Figma MCP Server, Remocn: Remotion MCP server, Harness, ChatCut
같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Create, inspect, validate, and save editable 3D building scenes with Pascal's MCP server.
The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.
Hosted MCP for Remotion videos: search Remocn components, read docs, plan a video, preview it.
Start Claude Code and Codex agents the person can watch, wait for them and read their answers.
AI video editor for agents: cut footage, add captions and motion graphics, export editable edits.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Start here · Quickstart · Skills · Lifecycle · Install · MCP · Contributing
Ask your coding agent to read a requirement, design the test cases, run them with AI, upload the reports, and tell you whether the release is safe to ship. The skills do the platform work through the Katalon MCP, so the agent operates your real project instead of guessing at it.
An example session. Your requirement keys, suites, and verdicts come from your own workspace.
1. Install the skills. The skills CLI detects the agent you already run (70+ supported) and drops the skills into its native directory.
npx skills add katalon-labs/true-skills
2. Point it at your Katalon workspace. Add the MCP server to your agent's config file (the install section says which file yours is):
{
"mcpServers": { "katalon-prod-mcp": { "type": "http", "url": "https://platform.katalon.io/mcp" } } }
First connect opens a browser OAuth flow and lets you pick your workspace. Nothing to fill in, no tokens to paste, no keys to store.
3. Ask for something real.
Set up Katalon MCP and verify my projects.
Create manual tests from requirement CEL-6 and link them. Which requirements in this sprint have no test coverage? Run that suite with AI and summarize what broke. Generate a Playwright script from test case TC-1042. Upload my Playwright report to Katalon and verify the run. Is release 3.2 safe to ship?
Or hand over the whole chain: *"Analyze CEL-6, design and import the cases, build a suite, run it with AI, and tell me if we can ship."*
Four jobs. Say the situation in your own words and the agent picks the skill.
| You are a | You say | It starts at |
|---|
| Manual tester QA analyst, test analyst | *I just got requirement CEL-6 and need cases* · *Run this suite with AI and tell me what broke* · *Is this failure the app or my test* | create-test-cases → test-data → execute-test → analyze-failures Unscripted session? exploratory-charter. | | Automation tester SDET, automation engineer | *Turn TC-1042 into a Playwright spec* · *Get my run into the platform* · *Our suite went flaky this month* | test-case-to-playwright → playwright-execute → test-maintenance | | Test lead QA lead, QE lead | *What should we test first this sprint* · *Is this suite ready for the pipeline* · *Which requirements have no coverage* | test-plan → test-estimation → test-review → test-management | | Test manager QA manager, head of quality | *Can we ship 3.2* · *How long will this take and with how many people* · *Build the summary I present upward* | release-analyze → test-estimation → test-reporting |
Not connected yet? Start at platform-setup, which everyone runs once.
Not sure which one you are, or the request spans several? Ask true-platform-testing and it routes by role and by stage. The full map from intent to skill, including what to fall back to for the parts not built yet, is in lifecycle-map.md.
Nineteen skills, one folder each under skills/. The agent picks the right one from its description, so you rarely name a skill yourself.
| Skill | Stage | What it does |
|---|---|---|
| platform-setup | setup | Installs and verifies the Katalon MCP, and diagnoses auth or access failures. Start here. |
| get-started | setup | First-run onboarding after the connection is installed. Confirms the signed-in account, picks the default project in at most two questions, and opens the Katalon home view. The ChatGPT plugin runs it on install. |
| test-plan | 1 plan | Turns quality goals into scope, ranks the work by requirement coverage and risk, and builds the folder and suite structure that acts as the executable plan. |
| test-estimation | 1 plan | Sizes a test cycle from scope, risk, and historical execution data, resources it across the manual and automated lanes, and states the uncertainty instead of inventing precision. |
| create-test-cases | 2 design | Reads a requirement or free text, designs atomic manual cases with ISTQB techniques as reference, skips duplicates, imports only what is missing, and links each case back to the requirement. |
| test-data | 2 design | Designs the data a case runs on, decides what must exist before a run, keeps literals out of the step text, and resets state afterwards so the next run starts clean. |
| exploratory-charter | 2 design | Writes a charter with a mission, areas, oracles, and a timebox, runs the session, and turns what was found into defects and scripted cases. |
| test-management | 3 manage | Organizes folders and suites, finds assets at scale, and produces a requirement to case to suite traceability report with coverage percentage and orphans. |
| test-review | 4 review | Reviews coverage, case quality, and flakiness before anything enters the pipeline, and returns Approve, Approve with fixes, or Reject plus the specific weak cases. |
| execute-test | 5 execute | Runs a case, a list, or a suite as a manual run, a Run with AI session, or scheduled automation, then reports pass, fail, and blocked. |
| upload-report | 5 execute | Runs automation and uploads or verifies Katalon Studio/KRE, JUnit XML, and Playwright reports on the platform. |
| test-case-to-playwright | 5 execute | Converts manual cases into Playwright TypeScript with Page Object Model and fixtures. |
| test-case-to-katalon-studio | 5 execute | Converts manual cases into Katalon Studio test cases and Groovy scripts, keeping the .tc and .ts pair GUID-consistent. |
| playwright-execute | 5 execute | Runs Playwright specs, ships the report with @katalon/playwright-reporter, and verifies the run landed. |
| analyze-failures | 6 analyze | Sorts failures into product defect, automation defect, and environment noise, clusters them by signature, and files ALM defects for the real bugs. |
| release-analyze | 6 analyze | Reads coverage, stability, and defect data to return Ready, Ready with risk, or Not ready, with the reasons attached. |
| test-reporting | 6 analyze | Turns platform quality data into the few metrics that answer a stakeholder question, trended across releases, as a summary a manager can present upward. |
| test-maintenance | 7 maintain | Finds flaky and broken cases from stability history, repairs or regenerates them, and hands the refreshed gap list back to planning. |
| true-platform-testing | all | The router and end to end runner. Routes any request to the right stage, or drives the full chain from requirement to ship decision. |
Multi-skill playbooks live in combination-recipes.md. Copy-paste prompts and cross-model notes are in prompt-recipes.md.
Seven stages, each owned by a skill. The loop closes when maintenance feeds its gap list back into the plan.
platform-setup sits before all seven, connecting the MCP. Every skill states which Katalon MCP tools it uses and where the platform stops. Full stage map: lifecycle-map.md. Every tool in one line each: mcp-tool-index.md. A self-contained visual for humans: docs/lifecycle.html.
Each skill names its limits up front so the agent does not promise work the platform cannot do.
Through the MCP: list projects and repositories, read requirements, create and update and link test cases, manage suites and folders, create manual runs, start Run with AI, poll AI sessions, read results, fetch quality metrics, and file ALM-linked defects.
Not through the MCP: creating requirements, creating a formal Test Plan entity, guaranteeing an AI run finishes, or inspecting the live app UI without a browser tool. A named suite plus a release or sprint association stands in for the Test Plan entity.
Some work is a product surface rather than an API call: object capture and resilience design in Studio, custom fields and Git config and governance in the TestOps UI, self-healing and Time Capsule and TrueTest regeneration, and rerun, terminate, and Live Monitor. The full list is in unavailable-capabilities.md.
Every path needs the Katalon MCP configured.
Any agent via the skills CLI
npx skills add katalon-labs/true-skills # all skills, this project
npx skills add katalon-labs/true-skills --skill platform-setup # just one npx skills add katalon-labs/true-skills -g # user-global, every agent npx skills update # pull the latest
The CLI installs skill files only. Configure the MCP yourself with the snippet below, or use the Claude Code and Codex plugin paths, which bundle it.
Any agent via the Ag