สร้าง MCP Server เสริมพลัง AI ทดสอบ API

สรุปใจความสำคัญ สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ด้วย TypeScript ที่เปิดเผยเครื่องมือสามอย่าง: run_test, validate_schema, และ list_environments กำหนดค่าใน ~/.claude/settings.json สำหรับ Claude Code หรือ .cursor/mcp.json สำหรับ Cursor จากนั้นเอเจนต์ AI ของคุณจะสามารถรันการทดสอบ Apidog, ตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา OpenAPI และดึงข้อมูลสภาพแวดล้อมได้โดยไม่ต้องออกจากอินเทอร์เฟซการแชท ซอร์สโค้ดทั้งหมดมีประมาณ 150 บรรทัด และใช้แพ็คเกจ @modelcontextprotocol/sdk ทดลองใช้ Apidog วันนี้ สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ช่วยให้ Claude Code, Cursor, และเอเจนต์ AI อื่นๆ สามารถรันการทดสอบ Apidog API, ตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา และเปรียบเทียบการตอบสนองได้ โดยไม่ต้องออกจากอินเทอร์เฟซการแชท 💡 Context: ขณะเขียนโค้ด เอเจนต์ AI ของคุณสร้าง endpoint API เสร็จแล้ว คุณไม่ต้องการคัดลอกโค้ด, เปิด Apidog, สร้างคอลเลกชันทดสอบ, และรันตรวจสอบเอง — แค่พิมพ์คำสั่งเดียวก็ได้ผลลัพธ์ทันที นี่คือสิ่งที่ Model Context Protocol (MCP) ทำให้เป็นไปได้ MCP ช่วยให้เอเจนต์ AI สามารถเข้าถึงเครื่องมือภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐาน สร้างเซิร์ฟเวอร