MaxoPerf MCP

https://app.maxoperf.com/mcp

設定

リモートホスト型サーバーなので、インストールも実行も不要です。これを MCP クライアントの設定に追加し、MAXOPERF_API_KEY を設定してください（コンソールの Settings → API keys から作成できます）。

{
  "mcpServers": {
    "maxoperf": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.maxoperf.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${MAXOPERF_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

キーは実際のプラットフォームによって毎回の呼び出しで検証されます（認証、テナンシー、OpenFGA、監査）。サーバーは何も保存せず、新たな信頼境界も追加しません。キーを取り消すと、アクセスは即座に無効になります。ヘッダー X-MaxoPerf-MCP-Mode: read-only を送信すると、参照専用のセッション（書き込みツールは非表示）になります。

インストール（クライアントを選択）

Claude Code — プラグインにはサーバーとエージェントスキルが含まれています。

/plugin marketplace add MaxoPerf/mcp
/plugin install maxoperf

または、コネクターのみを追加します。

claude mcp add --transport http maxoperf https://app.maxoperf.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ${MAXOPERF_API_KEY}"

Cursor · VS Code / Copilot · Codex · ChatGPT · Claude Desktop — ワンクリックで開くディープリンクと、コピー＆ペースト用の設定は packaging/ にあります。いずれも上記と同じ mcpServers ブロックを使用します。

ツール

厳選された29個のツールです。読み取り操作のデフォルトは response_format: "concise" です（完全なペイロードを取得するには "detailed" を渡してください）。書き込みツールを使用するには読み取り専用ではないセッションが必要です。また、読み取り専用モードでは cancel_run は非表示になります。

コンテキストとテナンシー

• whoami — API キーに紐づくアカウントとデフォルトのワークスペースを特定します
• list_workspaces — アカウントから参照可能なワークスペースを一覧表示します
• set_active_workspace — セッションのアクティブなワークスペースを設定します
• list_projects — プロジェクトを一覧表示します（編集／削除権限を含む）
• create_project — プロジェクトを作成します

テスト

• list_tests — テストを一覧表示します（プロジェクト／ワークスペース／種類で絞り込み）
• get_test — テストとその検証サマリーを取得します
• create_test — テストのひな型を作成します（エンジン／エグゼキューターを選択）
• get_test_overview — テストの実行履歴の概要を取得します

テストファイル

• upload_test_file — スクリプト／データファイルを1回の呼び出しでアップロードします（実際の3ステップの署名付きURLフロー）
• list_test_files — テストのファイルとアップロード状態を一覧表示します
• download_test_file — ファイルの有効期間が短いダウンロード URL を取得します

実行

• start_run — 管理されたクラウドランナーで負荷／ブラウザー実行を開始します（冪等）
• get_run_status — ライフサイクルの状態を確認します（キュー待ち → 実行中 → 成功／失敗／キャンセル）
• list_runs — フィルター付きでページ分割された実行履歴を取得します
• cancel_run — 実行をキャンセルします（破壊的操作。読み取り専用モードでは非表示）
• rerun_run — スナップショットまたは現在のテストから再実行します
• add_runners — 既存のロケーションで実行中のランナーを増やします

結果

• get_run_results — KPI の概要：スループット、レイテンシのパーセンタイル、エラー率
• query_run_metrics — 時系列メトリクス（レイテンシ／スループット／エラー／負荷／ヘルス）
• get_run_errors — エラー行をグループ化して取得します（メッセージ／件数／コード）

診断 — 根本原因と異常検知

• get_run_summary — エグゼクティブサマリーと、どの失敗条件に該当したかを取得します
• get_run_error_bodies — サンプリングされたエラーのリクエスト／レスポンス本文とステータスコードを取得します
• get_run_logs — エラー レベルのエンジン／システムログ行を取得します
• get_runner_health — ランナーの CPU／メモリの推移と、targetVus と peakAchievedVus（vuShortfallPct）を取得します
• detect_run_anomalies — 決定論的なロバスト外れ値スキャン（中央値／MAD）。実行終了後に限定し、誤検知を抑えます

緊急用の呼び出しと検索

• call_platform_api — 任意の公開 /v1/* エンドポイントにアクセスします（シークレット、環境、スケジュール、BYOC）。管理者用／内部用エンドポイントは拒否リストに登録され、SSRF 対策済みです
• get_openapi — 公開 OpenAPI ドキュメントを取得します
• search_endpoints — API をキーワード検索して適切なエンドポイントを見つけます

プロンプト

適切なツールの実行順序を定めたテキストのレシピです。リポジトリを読み込めないチャット専用クライアントに最適です。

• run-baseline-load-test — ベースライン実行を開始し、完了まで監視します
• diagnose-latency-regression — 2つの実行の p95 を比較します
• summarize-run — 1つの実行を平易な言葉で要約します
• plan-and-build-test — 目標をプロジェクト → テスト → アップロード → 実行に変換します
• choose-executor — エンジン（k6 / JMeter / Playwright / Selenium）を推奨します
• scan-endpoints-for-hotspots — OpenAPI 仕様または貼り付けられた一覧から、問題が発生しそうな箇所をランク付けします
• setup-secrets-and-envs — 実行前にワークスペースのシークレットと複数環境を連携します
• diagnose-run-failure — 失敗した実行の根本原因をランク付けします
• explain-run-anomalies — 検出された各外れ値について説明します

リソース

• maxoperf://openapi — 公開 OpenAPI 仕様
• maxoperf://run/{id} — 実行レポートの概要

試してみる

• 「https://api.example.com/checkout に対して、500ユーザーで5分間の負荷テストを実行し、p95 が 800ms を超えたら失敗にしてください。」
• 「リポジトリをスキャンして、負荷テストする価値が最も高いエンドポイントを見つけ、最もリスクの高いもののテストを作成して実行してください。」
• 「実行 run-0000000001 が失敗したのはなぜですか？エラーとログを確認し、ランナーが実際に目標負荷に達したかどうかも調べてください。」

脳と組み合わせる

MCP サーバーは手です。同梱の**MaxoPerf エージェントスキル（npx @maxoperf/agent-skill install、Claude プラグインに同梱、またはこのリポジトリ内のagent-skill/）は脳**です。コードを読み、ボトルネックを見つけ、テストを作成して実行し、問題の原因を診断しながら、これらのツールを自動的に操作します。

このリポジトリの内容