Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server for API testing. 35 tools: HTTP, assertions, flows, OpenAPI, collections.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"api-testing": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cocaxcode/api-testing-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add api-testing -- npx -y @cocaxcode/api-testing-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"api-testing": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cocaxcode/api-testing-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"api-testing": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cocaxcode/api-testing-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cocaxcode bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.11.12) kam vor 7 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
@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
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.
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.
claude mcp add --scope user api-testing -- npx -y @cocaxcode/api-testing-mcp@latest
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"] } } }
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"] } } }
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.
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.
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:
| Param | Values | What 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_bytes | number (default 2048) | Body size cap for 'normal' |
Modes:
status, timing, size_bytes, first 200 chars of body. Perfect for health checks, polling loops, or fire-and-forget calls. *Saves ~95% tokens.*Date, Server, CF-*, Set-Cookie, etc.) + body truncated to max_body_bytes. Covers ~80% of debugging use cases. *Saves ~75% tokens.*Typical savings on a 5 KB JSON response (≈1,500 tokens):
| Mode | Tokens consumed | Savings |
|---|---|---|
full | ~1,500 | 0% (baseline) |
normal | ~300-400 | ~75% |
minimal | ~50-80 | ~95% |
only_fields: ['data.id'] | ~30 | ~98% |
For a head-to-head comparison against
curl,WebFetchand 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 }
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 it | Uses MCP? | Tokens consumed | Delta vs curl |
|---|---|---|---|
Bash + curl (raw stdout) | ❌ native | ~2,170 | baseline |
WebFetch (LLM summary) | ❌ native | ~400-800 | −65%, but no auth / no envs / no inspect |
request verbosity=full | ✅ MCP | ~2,170 | 0% (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:
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.{{variable}} interpolation, stored environments, auth schemas, flows, Postman import/export, and inspect_last_response to recover the full body without re-hitting the server.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
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}}" } } ] })
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.
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" }
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
Execute two requests and compare their responses field by field. Detect regressions or compare environments.
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo