Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP Serverrun the latest test collection for our user authentication API"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP Server (Model Context Protocol)
AI Host(Claude, OpenAI, 사용자 개발)에서 범용적으로 사용 가능한 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다.
프로젝트 개요
이 프로젝트는 다양한 AI 호스트 환경에서 사용할 수 있는, Postman Collection 기반의 API 테스트 자동화 서버를 제공합니다. 사용자가 Postman Collection, Environment, Data json 파일을 업로드하면 SQLite DB에 저장하고 테스트를 실행할 수 있습니다.
Related MCP server: MCP Boilerplate
주요 기능
Postman Collection, Environment, Data json 파일 업로드 및 관리
API 테스트 케이스 실행 및 결과 추적
테스트 컬렉션 관리
다양한 AI 모델 지원 (Claude, OpenAI, 사용자 개발 모델)
기술 스택
백엔드: Python, FastAPI
데이터베이스: SQLite
패키지 관리: uv
서버 환경: 로컬 HTTPS 서버 (포트 8610)
설치 및 실행 방법
필요 조건
Python 3.10 이상
uv 패키지 관리자
설치
# 저장소 클론
git clone https://github.com/foxywolf-hub/mcp-server1.git
cd mcp-server1
# 의존성 설치
uv pip install -r requirements.txt실행
# 서버 실행
python main.py서버는 https://localhost:8610 에서 실행됩니다.
프로젝트 구조
mcp-server1/
├── app/ # 애플리케이션 코드
│ ├── api/ # API 라우트
│ ├── core/ # 코어 설정
│ ├── db/ # 데이터베이스 관련
│ ├── models/ # 데이터 모델
│ ├── schemas/ # Pydantic 스키마
│ ├── services/ # 비즈니스 로직
│ └── utils/ # 유틸리티 함수
├── certs/ # HTTPS 인증서
├── tests/ # 테스트 코드
├── main.py # 애플리케이션 진입점
├── requirements.txt # 의존성 목록
└── README.md # 프로젝트 설명데이터베이스 구조
주요 테이블
api_info: API 기본 정보api_test_case: API 테스트 케이스api_test_data: 테스트 데이터api_test_collection: 테스트 컬렉션collection_test_case: 컬렉션과 테스트 케이스 연결api_test_run: 테스트 실행 기록api_test_result: 테스트 결과user: 사용자 정보