Postmancer
一个实验性的 MCP 服务器 REST 客户端,旨在替代 Postman 和 Insomnia 等工具。
hijaz
README
Postmancer

一个独立的 MCP 服务器,用于 API 测试和管理,允许 AI 助手通过自然语言与 RESTful API 交互。
概述
Postmancer 是一个 MCP (模型上下文协议) 服务器,它使像 Claude 这样的 AI 助手能够发出 HTTP 请求、管理 API 端点集合以及测试 API 响应。它提供了类似于 Postman 或 Insomnia 等工具的功能,但专门为 AI 助手设计。
特性
- 向任何 REST API 发出 HTTP 请求
- 在集合中保存和组织请求
- 设置和使用带有变量替换的环境变量
- 多种身份验证方法(Basic, Bearer, API Key, OAuth2)
- 请求/响应历史记录和测试
快速开始
安装
# 全局安装
npm install -g postmancer
# 或者直接使用 npx 运行
npx postmancer
与 Claude Desktop 一起使用
将以下内容添加到您的 Claude Desktop 配置文件中:
- Windows:
%USERPROFILE%\.claude\claude_desktop_config.json - macOS/Linux:
~/.claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"postmancer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "postmancer"],
"env": {
"LOG_LEVEL": "info"
}
}
}
}
使用 Docker
docker run -i --rm \
--mount type=bind,src=/path/to/collections,dst=/data/collections \
postmancer
可用工具
Postmancer 向 AI 助手提供以下工具:
- http_request - 向任何 URL 发送 HTTP 请求
- list_collections - 查看所有已保存的 API 集合
- list_requests - 查看集合中的所有请求
- save_request - 将请求保存到集合
- request_from_collection - 执行已保存的请求
- set_environment_variable - 设置请求模板的变量
- get_environment_variables - 查看所有环境变量
配置
使用以下环境变量配置 Postmancer:
COLLECTIONS_PATH: 存储集合的路径(默认:~/.postmancer)LOG_LEVEL: 日志记录级别(debug, info, warn, error)(默认:info)POSTMANCER_ENCRYPTION_KEY: 用于加密凭据和令牌的密钥(如果未提供,则生成随机密钥)ENCRYPTION_KEY: 用于加密标记为秘密的环境变量的密钥(如果未提供,则使用默认密钥)
为了生产环境中的安全性,强烈建议设置这些加密密钥,而不是使用默认值。
许可证
MIT
推荐服务器
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。
Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。
Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。