Cara Membuat Server MCP untuk Memberi Agen AI Kemampuan Uji API

TL;DR Buat server MCP dengan TypeScript yang mengekspos tiga alat: run_test, validate_schema, dan list_environments. Konfigurasikan di ~/.claude/settings.json untuk Claude Code atau .cursor/mcp.json untuk Cursor. Agen AI Anda bisa menjalankan pengujian Apidog, memvalidasi skema OpenAPI, dan mengambil lingkungan tanpa keluar dari antarmuka obrolan. Kode sumber lengkapnya sekitar 150 baris dan menggunakan paket @modelcontextprotocol/sdk. Buat server MCP yang memungkinkan Claude Code, Cursor, dan agen AI lain menjalankan pengujian API Apidog, validasi skema, dan membandingkan respons langsung dari chat. Coba Apidog hari ini 💡 Anda sedang dalam sesi coding. Agen AI Anda baru saja membangun sebuah endpoint API. Alih-alih copy-paste kode, buka Apidog, buat koleksi pengujian, dan jalankan validasi manual, Anda cukup ketik satu perintah dan langsung dapat hasilnya. Itulah yang dimungkinkan Model Context Protocol (MCP). MCP memudahkan agen AI mengakses alat eksternal dengan antarmuka standar.