プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

tinyprobe

作者:kikutanoバージョン 0.23.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.kikutano/tinyprobe

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

API testing in YAML: inspect, call and run endpoints and workflows, with the guide to write them.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "tinyprobe": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/kikutano/tinyprobe:0.23.0",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add tinyprobe -- docker run -i --rm ghcr.io/kikutano/tinyprobe:0.23.0 mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "tinyprobe": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/kikutano/tinyprobe:0.23.0",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "tinyprobe": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/kikutano/tinyprobe:0.23.0",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント kikutano で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32435件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32435件のうち96%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32435件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

tinyprobeは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.23.0)がレジストリに届いたのは昨日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Apify MCP Server

作者:apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

クラウドで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

tinyprobe

[Why tinyprobe](#why-tinyprobe) · [Install](#install) · [Quick start](#quick-start) · [Migrate with your AI](#migrate-with-your-ai) · Command line · Workflow format · Guide for coding agents · Roadmap

API tests your AI writes and your CI runs. Give your coding agent a Postman collection, an OpenAPI document or your backend's code: it writes the tests as YAML files in your repository, checks them with tinyprobe until they pass, and tells you what it could not convert. Then the same files run in your terminal, in CI, in VS Code and in a small app, from one native binary. No account, no cloud.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kikutano/tinyprobe/main/install.sh | sh

Why tinyprobe

  • Your AI does the migration, and checks its own work. tinyprobe has no importers: the agent you already use converts the collection, following a guide built into the binary (tinyprobe guide). It validates every file with inspect, tries requests with call and runs the workflows with run until they pass, then writes MIGRATION.md with what it could not convert. On our Postman benchmark (20 requests, 4 planted cases with no equivalent), Claude Code with Sonnet and with Haiku covered 18 of 18 convertible requests, reported 4 of 4 untranslatable cases, invented no syntax and committed no secrets.
  • Mistakes before requests. A file is validated as a whole before anything is sent: every problem with its file:line:column and a "did you mean". A failing check shows the actual value. That is what lets an agent, or you, fix a test in one round.
  • No hidden state. API files only describe endpoints; workflows run them, and every value a step uses is saved by a step you can read above it. Each workflow starts from zero, so it gives the same result on your machine, in CI and in any order (decision 0003).
  • Made for CI. One Native AOT binary of about 9 MB that starts in about 20 ms: no runtime, nothing to install on the runner. A GitHub Action that annotates failing steps in pull requests, a Docker image, and JUnit reports for any CI server.
  • One engine, wherever you work. The same YAML files and the same tinyprobe run in the terminal, in the VS Code extension, in the app for people who don't use a terminal, and in your coding agent through MCP.
  • Your files, your repository. Tests are plain YAML next to your code, reviewed in pull requests. Free and open source under the GPL-3.0.

Install

Linux / macOS

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kikutano/tinyprobe/main/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/kikutano/tinyprobe/main/install.ps1 | iex

Then tinyprobe --version. tinyprobe update updates it in place, with the checksum verified. Archives for every platform, the Docker image (ghcr.io/kikutano/tinyprobe) and the other options are in docs/cli.md.

Quick start

hello.yaml:

name: Hello tinyprobe

base_url: https://jsonplaceholder.typicode.com

endpoints: create_post: method: POST path: /posts body: title: ${title} userId: 1 get_user: path: /users/${id}

steps:

  • name: Create a post call: create_post with: title: hello expect: status: 201 body: $.id: 101 $.title: hello save: postId: $.id # available as ${postId} in the next steps
  • call: get_user with: id: 1 expect: body: $.email: Sincere@april.biz $.address.city: { contains: Gwen } duration: { lt: 2s }

Run it:

tinyprobe run hello.yaml
  ⚡ tinyprobe 0.23.0

workflow : Hello tinyprobe file : hello.yaml steps : 2

✓ Create a post POST 201 587.33ms /posts ✓ get_user id=1 GET 200 76.89ms /users/1

checks..............: 100.00% ✓ 6 ✗ 0 steps...............: 2/2 passed http_reqs...........: 2 3/s http_req_duration...: avg=332.11ms min=76.89ms med=332.11ms max=587.33ms p(90)=536.28ms p(95)=561.8ms data_received.......: 559 B data_sent...........: 28 B workflow_duration...: 666.86ms

PASSED 2 steps

When a step fails, every check of that step is listed with the actual value, and the steps after it are not run:

  ✗ Wrong expectations  GET    200     4.73ms  /api/headers

✗ header X-Custom-Header == "something-else" actual "hello-world" ✓ $.message contains "headers" ✗ duration < 1ms actual 4.73ms

A mistake in the YAML is reported before any request is sent, with every problem and its location:

  ✗ The workflow is not valid (2 problems)

tests/users.yaml:12:5: unknown endpoint 'logn' (did you mean 'login'?) tests/users.yaml:16:5: unknown key 'expcet' in a step (did you mean 'expect'?)

To try more without writing anything, example/ tests a free public API: clone this repository, then cd example && tinyprobe run workflows/01-read.yaml -e environment.yaml.

Migrate with your AI

Start with tinyprobe init at the root of your repository. It creates the tinyprobe/ folder (api/, workflows/, sequences/, the env files), adds the env files with credentials to .gitignore, and adds a section to AGENTS.md that tells every coding agent to read tinyprobe guide before touching the tests. It never overwrites a file.

Then give your agent (Claude Code, Cursor, Copilot, Codex...) one of these prompts.

From a Postman collection. Export the collection (Collection v2.1) and each environment into the repository, for example in postman/:

Read https://raw.githubusercontent.com/kikutano/tinyprobe/main/docs/llm-guide.md (or run `tinyprobe guide`)

and follow its section on migrating from Postman: convert the collection and the environments in postman/ to tinyprobe files in tinyprobe/, one folder at a time, and run each workflow until it passes. Put secrets only in tinyprobe/env.local.yaml and add it to .gitignore. Write tinyprobe/MIGRATION.md with what you converted, what you skipped and why, and tell me which failures look like backend bugs.

Variants of the same request ("Login", "Login - wrong password") become one endpoint called with different arguments, and the values your scripts saved become save. What has no equivalent (a script that computes a signature, pm.sendRequest) is not guessed: it is listed in MIGRATION.md, so you know what the tests do not cover. The same prompt works for Insomnia, Bruno or another tool's exports: name the folder and the tool.

From an OpenAPI document:

Read https://raw.githubusercontent.com/kikutano/tinyprobe/main/docs/llm-guide.md (or run `tinyprobe guide`)

and follow it, starting from the OpenAPI document openapi.yaml: write one tinyprobe endpoint per operation and workflows that check the documented status codes and response fields, then run them against the local backend until they pass. Take test values from the seed data, not from the examples in the document. Put credentials only in tinyprobe/env.local.yaml and add it to .gitignore. Tell me where the backend does not do what the document says.

From the backend code:

Read https://raw.githubusercontent.com/kikutano/tinyprobe/main/docs/llm-guide.md (or run `tinyprobe guide`)

and follow it: look at this backend's routes, authentication and seed data, write the tinyprobe API file and workflows in tinyprobe/, then run them with tinyprobe until they pass. Put credentials only in tinyprobe/env.local.yaml and add it to .gitignore. Tell me which failures look like backend bugs.

Give your agent the tinyprobe tools. tinyprobe mcp is an MCP server with the tools guide, inspect, call and run, with JSON arguments and results:

claude mcp add tinyprobe -- tinyprobe mcp          # Claude Code (--scope project shares it in .mcp.json)
{ "servers": { "tinyprobe": { "type": "stdio", "command": "tinyprobe", "args": ["mcp"] } } }

That is .vscode/mcp.json for VS Code. Cursor reads .cursor/mcp.json with { "mcpServers": { "tinyprobe": { "command": "tinyprobe", "args": ["mcp"] } } }, Codex ~/.codex/config.toml with [mcp_servers.tinyprobe], command = "tinyprobe", args = ["mcp"]. It is listed in the MCP Registry as io.github.kikutano/tinyprobe. call and run send requests to your backend, so your agent may ask you before using them.

agents/ has ready-made instructions that send an agent to tinyprobe guide: a Claude Code plugin (/plugin install tinyprobe --marketplace kikutano/tinyprobe), a Cursor rule, Copilot instructions, and llms.txt.

Run in CI

- uses: actions/checkout@v4
  • uses: kikutano/tinyprobe@v0.23.0 # installs tinyprobe 0.23.0 with: path: tinyprobe/workflows env-file: tinyprobe/env.ci.yaml vars: | token=${{ secrets.API_TOKEN }}

The action runs every workflow of the folder, also after a failing one, puts a summary on the job page and marks each failing step at its line in the pull request. On other CI servers use the Docker image or the binary, with --junit for the test tab: see docs/cli.md for GitLab and the others. Exit codes: 0 passed, 1 a step failed, 2 an invalid file or arguments.

The format at a glance

Endpoints and tests live in separate files, so the same endpoints serve many workflows:

# api/server.yaml: endpoints only, no expectations

base_url: ${baseUrl} auth: bearer: Authorization: "Bearer ${token}" endpoints: login: method: POST path: /api/login params: username: admin # default password: # required body: username: ${username} password: ${password} get_user: path: /api/users/${id} auth: bearer

# workflows/users.yaml: steps that call the endpoints

name: Users import:

  • ../api/server.yaml

steps:

  • call: login with: { password: password } save: { token: $.access_token }
  • call: get_user with: { id: 1 } expect: status: 200 body: $.email: gaetano@example.com $.orders: { gt: 0, lt: 100 } # several conditions on one value: all must pass $.role: { in: [admin, owner] } # OR: one of these values
In a stepDescription
call / withThe endpoint to call and its arguments.

| use | Run a shared sequence of steps here (a login), with with for its params, or once per item with for_each.

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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