keploy

Keploy MCP lets AI agents generate, run, analyze, and manage API tests and test data through natural-language commands.

От сообществаРаботаетНужен API-ключГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Devloop Begin Oauth Install: Start the Path B agent-walked install for the V1 flow. Returns a playbook the AI walks with the dev to land a kep_* PAT in their editor's MCP config. Current implementatio
  • Devloop Setup Instructions: Return the V1 "user maintains the flow" install guide — covers Path A (clipboard one-liner), Path B (agent-walked OAuth), and the keploy/api-tests/ on-disk layout V1 create
  • Get Auth Status: Check whether the current MCP session has a valid-looking Keploy PAT attached. Returns { authenticated, auth_header_present, hint }. Useful as a first step for an agent to decide whet

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Нужен API-ключ из настроек сервиса

Keploy MCP lets AI agents generate, run, analyze, and manage API tests and test data through natural-language commands. In short, it brings API testing and record replay testing capabilities into AI/LLM workflows.

Как подключить

Как подключить keploy к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://keploy--keploy.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить keploy к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://keploy--keploy.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить keploy к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://keploy--keploy.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (7)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

devloop_begin_oauth_installStart the Path B agent-walked install for the V1 flow. Returns a playbook the AI walks with the dev to land a kep_* PAT in their editor's MCP config. Current implementation routes through app.keploy.io/settings/api-keys (the existing PAT-issuance surface). The full auto-provision OAuth round-trip (browser OAuth → /auth/temp-code/exchange → /user/mcp/provision → PAT auto-pasted) lands when the enterprise-ui /auth/cli-install page is built; this tool's interface won't change when that lifts, only the underlying steps will get shorter. ABSOLUTE: this tool surfaces a public URL. Do NOT print API keys, PATs, or OAuth tokens to the conversation. The dev pastes the secret into their editor config directly; the agent never sees it.
devloop_setup_instructionsReturn the V1 "user maintains the flow" install guide — covers Path A (clipboard one-liner), Path B (agent-walked OAuth), and the keploy/api-tests/ on-disk layout V1 creates. Safe to call without authentication; call this when the dev asks 'how do I add Keploy to this repo?' or when a devloop_* tool returns missing-API-key.
get_auth_statusCheck whether the current MCP session has a valid-looking Keploy PAT attached. Returns { authenticated, auth_header_present, hint }. Useful as a first step for an agent to decide whether to call other tools or show setup instructions — differentiates 'no header at all' from 'header present but wrong prefix / unsupported format'.
get_setup_instructionsReturn step-by-step instructions for connecting this MCP server to Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Desktop, Claude Code, or Trae. Safe to call without authentication — use this when the user asks 'how do I set up Keploy MCP?' or when a tool call fails with an auth error.
get_tool_schemaFetch the exact schema(s) for tool(s) you ALREADY know by name — e.g. names a skill/playbook gave you (getTestReportFull, updateTestCase, listTestReports, getMock, getTestCase, getApp, listApps, ...). Returns ONLY the named tools: no fuzzy matching, no unrelated tools. Use this instead of search_tools whenever you know the name — it is exact and cheap. Use search_tools only to DISCOVER names you do not already know. Returns {"tools": [{name, description, inputSchema}, ...], "not_found": [names...]}.
invoke_toolRun any Keploy tool by name. Most tools are hidden from the default list. Know the name from a skill? get its schema with get_tool_schema; don't know the name? discover it with search_tools. Then call invoke_tool with that name and an "arguments" object matching the tool's inputSchema. Example: invoke_tool {"name": "getTestReportFull", "arguments": {"appId": "...", "testRunId": "...", "fields": ["status"]}}
search_toolsDISCOVER tool names you do NOT already know, by keyword. Most Keploy tools are hidden from the default tool list to save context. If you ALREADY know the exact name (e.g. a skill named it), call get_tool_schema instead — it is exact and far cheaper than this fuzzy search. Returns {"matches": [{name, description, inputSchema}, ...], "total_catalog": N}. Search by intent words, e.g. "test report", "mock patch", "update test case", "cloud replay branch", "record".