MCP Server erstellen: KI Agenten mit API Testing Fähigkeiten ausstatten

TL;DR Erstellen Sie einen MCP-Server mit TypeScript, der drei Tools bereitstellt: run_test, validate_schema und list_environments. Konfigurieren Sie ihn in ~/.claude/settings.json für Claude Code oder .cursor/mcp.json für Cursor. Damit können KI-Agenten Apidog-Tests ausführen, OpenAPI-Schemas validieren und Umgebungen abrufen – alles direkt aus der Chat-Oberfläche. Der vollständige Quellcode umfasst etwa 150 Zeilen und verwendet das Paket @modelcontextprotocol/sdk. Teste Apidog noch heute Erstellen Sie einen MCP-Server, mit dem Claude Code, Cursor und andere KI-Agenten Apidog-API-Tests ausführen, Schemas validieren und Antworten vergleichen können – direkt im Chat-Workflow. 💡 Szenario: Ihr KI-Agent hat einen API-Endpunkt geschrieben. Statt Code zu kopieren, Apidog manuell zu öffnen und Tests einzurichten, rufen Sie einfach ein Tool auf und erhalten sofort die Ergebnisse. Das ermöglicht das Model Context Protocol (MCP). MCP bietet KI-Agenten eine standardisierte Schnittstelle zu extern