API Debugger MCP
API Debugger MCP 🚀
Продакшн-ориентированный сервер Model Context Protocol (MCP) для проверки, тестирования, валидации, сравнения и отладки HTTP API с помощью FastMCP.
Зачем нужен этот проект?
Отказы API часто требуют прыжков между API-клиентами, документацией OpenAPI, логами, тестовыми наборами и баг-трекерами. API Debugger MCP даёт MCP-совместимому ИИ-агенту структурированный набор инструментов для проведения таких расследований.
Related MCP server: agent-validator-mcp-server
Возможности
12 MCP-инструментов для отладки API и контроля качества
Безопасное удаление секретов из распространённых полей учётных данных и заголовков
Настраиваемые ограничения времени ожидания и размера ответа
Блокировка запросов к частным/локальным сетям по умолчанию
Проверка контракта ответа в стиле JSON Schema
Регрессионное сравнение тел ответов
Проверки работоспособности нескольких конечных точек
Автоматическая генерация тестовых сценариев API
Формирование структурированных отчётов об ошибках
Сквозной процесс расследования инцидентов
MCP-ресурс и переиспользуемый промпт
Поддержка Docker
Pytest + coverage
Линтинг Ruff
GitHub Actions CI для Python 3.10–3.12
Инструменты MCP
inspect_endpointsend_requestvalidate_responsecompare_responsesanalyze_errordetect_api_issuegenerate_api_testsgenerate_bug_reportcheck_contractapi_health_checkredact_sensitive_datainvestigate_incident
Структура проекта
api-debugger-mcp/
├── .github/workflows/ci.yml
├── docs/
├── src/api_debugger_mcp/
│ ├── analysis.py
│ ├── client.py
│ ├── config.py
│ ├── models.py
│ ├── security.py
│ ├── server.py
│ └── tools.py
├── tests/
├── .dockerignore
├── .env.example
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── Makefile
├── docker-compose.yml
└── pyproject.tomlБыстрый старт
1. Создайте виртуальное окружение
python -m venv .venvWindows:
.venv\Scripts\activatemacOS/Linux:
source .venv/bin/activate2. Установите
pip install -e ".[dev]"3. Настройте
Скопируйте .env.example в .env и укажите только значения, необходимые для вашего окружения.
Никогда не коммитьте реальные API-ключи и bearer-токены.
4. Запустите локально
Для HTTP MCP-сервера:
api-debugger-mcpКонечная точка MCP по умолчанию:
http://localhost:8000/mcpДля локального режима stdio:
MCP_TRANSPORT=stdioзатем выполните:
api-debugger-mcpDocker
docker compose up --buildСервер доступен на порту 8000.
Тестирование
pytestЛинт:
ruff check .Форматирование:
ruff format .Пример рабочего процесса MCP
MCP-совместимый агент может комбинировать инструменты следующим образом:
investigate_incident
↓
inspect_endpoint
↓
send_request
↓
detect_api_issue
↓
analyze_error
↓
check_contract
↓
generate_bug_reportДля регрессионного тестирования:
send_request (baseline)
↓
send_request (current)
↓
compare_responses
↓
validate_responseПримечания по безопасности
Этот сервер спроектирован так, чтобы по умолчанию избегать случайной утечки учётных данных и небезопасного сетевого доступа.
Распространённые заголовки auth/cookie/API-key удаляются из возвращаемых результатов.
Распространённые секретные поля удаляются рекурсивно.
Запросы к локальным/частным IP-адресам по умолчанию отключены.
Никогда не коммитьте
.envс реальными учётными данными.В производстве размещайте MCP-сервер за аутентификацией и сетевыми средствами контроля вашей организации.
Добавьте явный список разрешённых адресов (allowlist), прежде чем включать запросы к частным сетям в чувствительных средах.
Дорожная карта производства
Импорт OpenAPI 3.x и обнаружение конечных точек
Провайдеры секретов OAuth/API-ключей
Постоянные базовые эталоны для регрессионного тестирования
Интеграция с Sentry/системами наблюдаемости
Создание задач в Jira/GitHub
Идентификаторы корреляции запросов
Ограничение частоты запросов
Аудит-логирование
RBAC/аутентификация
Асинхронные параллельные проверки работоспособности
MCP-задачи/фоновое выполнение для длительных расследований
Лицензия
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
AI-callable tools for API mocking, testing, monitoring, security, and automation.
Discover, compare, and monitor 1,400+ APIs directly from your AI coding agent.
End-to-end API testing — generate and run tests from OpenAPI, curl, Postman, or real user traffic.
See, price, and control every tool call your AI agents make: policy checks, cost, and audit tools.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityDmaintenanceA comprehensive suite of HTTP and API testing tools that enables AI agents to perform requests, check endpoint health, and decode JWTs. It also provides utilities for URL parsing and detailed security analysis of HTTP response headers.548 npmMIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables testing and validation of APIs for AI agent compatibility, providing scores, grades, and actionable recommendations.3MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides AI coding agents with accurate OpenAPI contract details to prevent hallucinated API calls, supporting multi-version pinning, endpoint discovery, and request validation.42 npmApache 2.0
- AlicenseAqualityCmaintenanceEnables AI agents to call real API endpoints and verify responses against OpenAPI specs, supporting contract testing, auth presets, spec diffing, and health checks.834 npmMIT