Сервер MCP (протокол модельного контекста)

Универсально доступный сервер Model Context Protocol (MCP) на AI Host (Claude, OpenAI, разработанный пользователем).

Обзор проекта

Этот проект предоставляет сервер автоматизации тестирования API на основе коллекции Postman, который можно использовать в различных средах хостов ИИ. После того, как пользователь загрузит файлы Postman Collection, Environment и Data в формате JSON, их можно сохранить в базе данных SQLite и запустить тесты.

Related MCP server: Postman MCP Generator

Основные характеристики

• Сбор данных Postman, Окружающая среда, Загрузка и управление файлами JSON

• Выполнение тестовых случаев API и отслеживание результатов

• Управление тестовыми коллекциями

• Поддержка различных моделей ИИ (Claude, OpenAI, модели, разработанные пользователями)

Технологический стек

• Бэкэнд : Python, FastAPI

• База данных : SQLite

• Управление пакетами : uv

• Серверная среда : Локальный HTTPS-сервер (порт 8610)

Как установить и запустить

Предпосылки

• Python 3.10 или более поздняя версия

• менеджер пакетов uv

установка

# 저장소 클론
git clone https://github.com/foxywolf-hub/mcp-server1.git
cd mcp-server1

# 의존성 설치
uv pip install -r requirements.txt

исполнение

# 서버 실행
python main.py

Сервер работает по адресу https://localhost:8610 .

Структура проекта

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 설명

Структура базы данных

Основная таблица

• api_info : основная информация об API

• api_test_case : тестовый случай API

• api_test_data : Тестовые данные

• api_test_collection : Тестовая коллекция

• collection_test_case : Связать коллекцию с тестовым случаем

• api_test_run : Запись выполнения теста

• api_test_result : Результат теста

• user : информация о пользователе