ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

API Testing MCP

โดย cocaxcodeรุ่น 0.11.12i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.cocaxcode/api-testing-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cocaxcode ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32537 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 32537 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32537 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

API Testing MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.11.12) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

TF Rooms

โดย tfrooms.com

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

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@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.

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx