py-har-mcp
Click on "Deploy 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., "@py-har-mcp Load the HAR file from /path/to/capture.har and list all URLs and methods"
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.
py-har-mcp
一个用于解析和分析 HAR(HTTP Archive)文件的 Model Context Protocol (MCP) Python 服务器。这个服务器允许 AI 助手检查 HAR 格式捕获的网络流量,并内置对敏感认证请求头的自动脱敏支持。
Features
加载 HAR 文件:支持本地文件系统路径和 HTTP/HTTPS URL
列出全部 URL 与 HTTP 方法:查看 HAR 中访问过的请求组合
查询请求 ID:根据 URL 与 Method 获取对应请求 ID
获取完整请求详情:自动脱敏认证请求头,并尽量以纯文本输出响应内容
按域名统计请求:汇总域名级别的请求数、方法分布、状态码分布
按状态码统计请求:统计各 HTTP 状态码出现次数及关联请求 ID
全文搜索 HAR 内容:支持搜索请求头、响应头、请求体、响应体
兼容真实世界 HAR 文件:
time和timings字段支持整数/浮点数并自动转为整数response.content.text支持普通文本或 base64 文本,并优先输出纯文本允许 HAR 中存在标准规范之外的附加字段
支持浏览器开发者工具导出的标准 HAR 格式
Related MCP server: Android Proxy MCP
Installation
你可以通过标准 MCP 配置方式安装和运行这个 MCP 服务器。
将如下 JSON 配置加入你的 MCP 配置文件。
Using uvx
如果你使用 uv,可以直接通过 uvx 运行:
{
"mcpServers": {
"py-har-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"py-har-mcp"
]
}
}
}Using python -m
也可以直接通过 python -m 启动服务器。
{
"mcpServers": {
"py-har-mcp": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"py_har_mcp"
],
"cwd": "D:\\Project\\py\\har-mcp\\py-har-mcp"
}
}
}Build / Install from source
如果你不想依赖 uvx,可以先在项目根目录安装源码:
pip install -e .安装后可直接把命令配置为 py-har-mcp:
{
"mcpServers": {
"py-har-mcp": {
"command": "py-har-mcp"
}
}
}Usage
py-har-mcp 以基于 stdio 的 MCP 服务器方式运行,通过标准输入/输出进行通信。
Running the Server
在 py-har-mcp 目录下执行:
python -m py_har_mcp或:
py-har-mcpHTTP Mode
如果你希望以 HTTP 方式运行:
python -m py_har_mcp --http --port 8000Automated PyPI Release with GitHub Actions
仓库已提供 GitHub Actions 工作流 py-har-mcp/.github/workflows/publish.yml,用于自动构建并发布新版本到 PyPI。
触发方式
发布 GitHub Release 时自动触发
也可以在 GitHub Actions 页面手动触发
使用步骤
在 GitHub 仓库的 Settings > Secrets and variables > Actions 中新增 Secret:
PYPI_API_TOKENToken 建议使用 PyPI 的项目级或账号级 API Token
创建一个新的 GitHub Release,工作流就会自动:
安装构建工具
构建 sdist 和 wheel
执行
twine check上传到 PyPI
建议发布流程
更新
py-har-mcp/pyproject.toml中的版本号提交代码并推送到 GitHub
创建对应版本的 Tag / Release
等待 GitHub Actions 自动发布到 PyPI
Available Tools
1. load_har
加载 HAR 文件,并将其保存为默认分析数据集。
Parameters:
source(string, required): HAR 文件路径或 HTTP/HTTPS URL
Example:
{
"source": "D:\\captures\\demo.har"
}2. list_urls_methods
列出 HAR 中所有访问过的 URL 与 HTTP 方法组合。
Parameters:
source(string, optional): 指定 HAR 文件路径或 URL;为空时使用已通过load_har加载的默认 HAR
Returns: 带有 URL、Method 和关联请求 ID 的数组。
3. get_request_ids
根据指定 URL 和 HTTP 方法获取请求 ID 列表。
Parameters:
url(string, required): 要匹配的完整请求 URLmethod(string, required): 要匹配的 HTTP 方法,如GET、POSTsource(string, optional): 指定 HAR 文件路径或 URL;为空时使用默认 HAR
Example:
{
"url": "https://api.example.com/users",
"method": "GET",
"source": "D:\\captures\\demo.har"
}4. get_request_details
根据请求 ID 获取完整请求详情。认证相关请求头会被自动脱敏。
Parameters:
request_id(string, required): 要查询的请求 ID,例如request_0source(string, optional): 指定 HAR 文件路径或 URL;为空时使用默认 HAR
Example:
{
"request_id": "request_0",
"source": "D:\\captures\\demo.har"
}Redacted Headers:
Authorization
X-API-Key
X-Auth-Token
Cookie
Set-Cookie
Proxy-Authorization
5. get_domain_stats
按域名汇总请求统计信息,包括方法分布和状态码分布。
Parameters:
source(string, optional): 指定 HAR 文件路径或 URL;为空时使用默认 HAR
Returns: 包含 domain、total_requests、methods、status_codes 的数组。
6. get_status_code_stats
按 HTTP 状态码汇总请求统计信息。
Parameters:
source(string, optional): 指定 HAR 文件路径或 URL;为空时使用默认 HAR
Returns: 包含 status_code、count、request_ids 的数组。
7. search_har
在 HAR 中搜索请求头、响应头、请求体和响应体内容。
Parameters:
query(string, required): 搜索关键字或片段search_headers(boolean, optional): 是否搜索请求头和响应头,默认truesearch_request_body(boolean, optional): 是否搜索请求体,默认truesearch_response_body(boolean, optional): 是否搜索响应体,默认truecase_sensitive(boolean, optional): 是否区分大小写,默认falsesource(string, optional): 指定 HAR 文件路径或 URL;为空时使用默认 HAR
Returns: 包含 request_id、location、field、snippet、url、method、status_code 的匹配结果数组。
Integration with Claude Desktop
将如下配置加入 Claude Desktop 的 MCP 配置文件:
{
"mcpServers": {
"py-har-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["py-har-mcp"]
}
}
}如果你使用本地源码,也可以改为 python -m py_har_mcp 或 py-har-mcp。
License
MIT
Available Tools
7 toolsget_domain_statsA
按域名汇总请求统计信息,包括请求方法和状态码分布。
Inputs: source. Returns: result
get_request_detailsA
根据请求 ID 获取完整请求详情,并自动脱敏认证相关请求头。
Inputs: request_id (required), source. Returns: object
get_request_idsA
根据指定 URL 与 HTTP 方法,返回匹配的请求 ID 列表。
Inputs: url (required), method (required), source. Returns: result
get_status_code_statsB
按 HTTP 状态码汇总请求统计信息。
Inputs: source. Returns: result
list_urls_methodsA
列出 HAR 中访问过的所有 URL 与 HTTP 方法组合。
Inputs: source. Returns: result
load_harA
从文件路径或 HTTP URL 加载 HAR 文件,并保存为默认分析数据集。
Inputs: source (required). Returns: result
search_harA
在 HAR 中搜索请求头、响应头、请求体和响应体内容。
Inputs: query (required), source, case_sensitive, search_headers, +2 more. Returns: result
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 7 tools
Each tool has a clear, distinct purpose: loading data, listing URL/method combos, filtering request IDs, fetching request details, aggregating by domain or status code, and searching content. No two tools overlap in function.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern: load_har, list_urls_methods, get_request_ids, get_request_details, get_domain_stats, get_status_code_stats, search_har. The verbs are uniform and descriptive.
With 7 tools, the set is well-scoped for HAR analysis. Each tool covers a distinct aspect of the workflow, and the count is neither sparse nor bloated.
The surface covers the main HAR analysis workflow: load, browse, filter, inspect, search, and statistics. A minor gap is the absence of a direct 'get all requests' tool, but this can be worked around by combining list_urls_methods with get_request_ids.
Maintenance
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