Pipehero

Name: Pipehero
Author: pipehero

作者：pipehero版本 0.1.0i★ –i在云端运行

注册名称io.github.pipehero/pipehero

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Debug webhooks from your AI agent: inspect and replay captured webhooks on localhost.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 开发者工具

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://mcp.pipehero.app/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "pipehero": {
      "url": "https://mcp.pipehero.app/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "pipehero": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.pipehero.app/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://mcp.pipehero.app/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 pipehero 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
端点有响应
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“开发者工具”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 4915 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 4915 个服务器的 24% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 4915 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Pipehero 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.0）于4个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

GitHub

作者：github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

电脑或云端★ 34,245MIT4天前更新

安装

Desktop Commander

作者：wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

在你的电脑上运行★ 10,225MIT16天前更新

安装

Cloudflare MCP

作者：cloudflare

Cloudflare MCP servers

在云端运行★ 4,446Apache-2.014个月前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Pipehero — MCP server + skill

Pipehero tunnels your localhost to a public URL and captures every webhook, so you can inspect, replay, and debug them — including from your AI agent via MCP.

This repo is auto-published from Pipehero's source. It holds the public MCP manifest

and the agent skill. Issues/PRs welcome.

🌐 Website: https://pipehero.app
📚 Docs: https://pipehero.app/docs

Connect the MCP server

Let an agent (Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf, Zed, …) list your tunnels, read captured webhooks, and replay them to localhost.

Remote — recommended (no install, OAuth)

claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp

Your client opens the browser to sign in and approve — no token to paste.

For CI/headless, pass a token from https://pipehero.app/dashboard/settings:

claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp \

--header "Authorization: Bearer "

Local — via the CLI

curl -fsSL https://pipehero.app/install | sh

pipehero login claude mcp add pipehero -- pipehero mcp

Any MCP client works — add it to .cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json, etc.:

{ "mcpServers": { "pipehero": { "command": "pipehero", "args": ["mcp"] } } }

Tools

Tool	What it does
`list_tunnels`	Your tunnels and whether each is online.
`list_requests(subdomain)`	Recent captured webhooks for a tunnel.
`get_request(subdomain, id)`	Full request + response (headers + body).
`replay_request(subdomain, id)`	Replay a webhook to your localhost.
`start_tunnel(name, port)`	Expose a local port on a public URL (local MCP only).
`stop_tunnel(name)`	Stop a tunnel started with `start_tunnel` (local MCP only).
`list_api_collections`, `get_api_collection(collection_id)`	Your saved API docs: folders, endpoints, environments (remote MCP, and local from 0.1.14).
`get_api_endpoint(collection_id, method + path)`	One endpoint in full, with its version and response examples.
`upsert_api_endpoint(collection_id, method, path, …)`	Create or update an endpoint by route, so docs follow your code.
`add_api_example(collection_id, method + path, name, status, …)`	Save a response example.
`delete_api_endpoint(collection_id, method + path)`	Remove an endpoint whose route is gone.
`import_api_spec(format, content)` / `export_api_collection(collection_id)`	OpenAPI, Postman and curl, both ways.
`run_api_endpoint(collection_id, method + path, environment)`	Send it and read the real response.
`save_captured_request(collection_id, tunnel, request_id)`	Turn a real captured request into docs, without credentials.
`check_api_drift(collection_id, tunnel)`	Compare the docs with real traffic (Pro/Team).
`list_api_monitors(collection_id)`	Which endpoints are monitored and which are failing, with the last error (Pro/Team).
`list_api_proposals`	What happened to your proposed changes, on workspaces that review AI changes.
`get_api_share_link(collection_id, method + path)`	The endpoint's shareable link: a read-only page with its docs, examples and latest run.
`share_api_endpoint(collection_id, method + path, …)`	Create that link (workspace-only by default), open it to anyone with the link, or invite people by email.
`share_api_collection(collection_id, …)`	The same for a whole collection: every endpoint, read-only, never its environments.

Because your agent has both the captured webhook and your codebase, it can explain *why* a handler failed — then fix it and replay to confirm.

Skill

Install the skill so your agent knows *when and how* to use Pipehero:

pipehero skill install

or copy SKILL.md into ~/.claude/skills/pipehero/SKILL.md.

License

MIT