pipehero

Pipehero — MCP サーバー + スキル

Pipehero は localhost を公開 URL にトンネルし、すべての Webhook をキャプチャするため、AI エージェントから MCP 経由で利用する場合も含め、Webhook を確認、再送、デバッグできます。

このリポジトリは Pipehero のソースから自動公開されています。公開 MCP マニフェストとエージェントスキルが含まれています。Issue／PR を歓迎します。

• 🌐 ウェブサイト：https://pipehero.app
• 📚 ドキュメント：https://pipehero.app/docs

MCP サーバーに接続する

エージェント（Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf、Zed など）からトンネルの一覧表示、キャプチャした Webhook の読み取り、localhost への再送ができます。

リモート — 推奨（インストール不要、OAuth）

claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp

クライアントでブラウザーが開き、サインインして承認できます。トークンを貼り付ける必要はありません。

CI／ヘッドレス環境では、https://pipehero.app/dashboard/settings から取得したトークンを渡します。

claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <token>"

ローカル — CLI 経由

curl -fsSL https://pipehero.app/install | sh
pipehero login
claude mcp add pipehero -- pipehero mcp

どの MCP クライアントでも使用できます。.cursor/mcp.json、claude_desktop_config.json などに追加してください。

{ "mcpServers": { "pipehero": { "command": "pipehero", "args": ["mcp"] } } }

ツール

ツール	機能
list_tunnels	トンネルの一覧と、それぞれのオンライン状態を表示します。
list_requests(subdomain)	トンネルで最近キャプチャした Webhook を表示します。
get_request(subdomain, id)	リクエストとレスポンスの全内容（ヘッダーと本文）を取得します。
replay_request(subdomain, id)	Webhook を localhost に再送します。
start_tunnel(name, port)	ローカルポートを公開 URL に公開します（ローカル MCP のみ）。
stop_tunnel(name)	start_tunnel で開始したトンネルを停止します（ローカル MCP のみ）。
list_api_collections, get_api_collection(collection_id)	保存済みの API ドキュメント（フォルダー、エンドポイント、環境）を表示します（リモート MCP、および 0.1.14 以降のローカル MCP）。
get_api_endpoint(collection_id, method + path)	エンドポイントのバージョンとレスポンス例を含む全内容を取得します。
upsert_api_endpoint(collection_id, method, path, …)	ルートに基づいてエンドポイントを作成または更新し、ドキュメントをコードに合わせます。
add_api_example(collection_id, method + path, name, status, …)	レスポンス例を保存します。
delete_api_endpoint(collection_id, method + path)	ルートがなくなったエンドポイントを削除します。
import_api_spec(format, content) / export_api_collection(collection_id)	OpenAPI、Postman、curl の相互変換を行います。
run_api_endpoint(collection_id, method + path, environment)	リクエストを送信し、実際のレスポンスを読み取ります。
save_captured_request(collection_id, tunnel, request_id)	認証情報を含めずに、実際にキャプチャしたリクエストをドキュメントに変換します。
check_api_drift(collection_id, tunnel)	ドキュメントと実際のトラフィックを比較します（Pro／Team）。
list_api_monitors(collection_id)	監視対象のエンドポイントと、最後のエラーを含む失敗状況を表示します（Pro／Team）。
list_api_proposals	AI による変更をレビューするワークスペースで、提案した変更がどうなったかを確認します。
get_api_share_link(collection_id, method + path)	エンドポイントの共有可能なリンクを取得します。ドキュメント、例、最新の実行結果を含む読み取り専用ページです。
share_api_endpoint(collection_id, method + path, …)	そのリンクを作成します（デフォルトではワークスペース内のみ）。リンクを知っている全員に公開するか、メールでユーザーを招待できます。
share_api_collection(collection_id, …)	コレクション全体について同様に共有します。すべてのエンドポイントが読み取り専用で共有され、環境は共有されません。

エージェントはキャプチャした Webhook とコードベースの両方を利用できるため、ハンドラーが失敗した理由を説明し、修正したうえで再送して確認できます。

スキル

エージェントが Pipehero をいつ、どのように使うかを理解できるように、スキルをインストールします。

pipehero skill install

または SKILL.md を ~/.claude/skills/pipehero/SKILL.md にコピーしてください。

ライセンス

MIT