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lunge

lunge

ローカル
lunge.dev開発ツール014 週間前に更新
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lunge について

lungeは、AIエージェントからREST、GraphQL、WebSocket、SSEのリクエストを実行・テストできるMCPサーバーです。単発のリクエストと再利用可能なYAML・JSONコレクションに対応し、モデルのコンテキスト向けに応答を圧縮します。

主な機能

  1. 01REST、GraphQL、WebSocket、SSEのリクエスト
  2. 02アサーションと値の抽出
  3. 03再利用可能なYAML・JSONコレクション
  4. 04コンテキストを抑える応答要約
  5. 05ハンドルによる完全なペイロード取得

活用シーン

  1. 01AIエージェントからAPIリクエストを実行
  2. 02アサーションによるエンドポイントテスト
  3. 03リクエストコレクションの保存と再実行

MCP 対応

互換性のあるAIエージェント向けに、APIの実行とテストをMCPツールとして提供します。READMEにはローカルのstdioサーバーと記載されています。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "thuupx-lunge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lunge-mcp"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y lunge-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmlunge-mcp1.3.1

ツール

22

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
envstringいいえ変数解決に使用する環境名。
urlstringはい完全な URL。{{variables}} を含めることができます。
authobjectいいえ
auth.inenumいいえheader | query
auth.keystringいいえ
auth.typeenumはいbearer | basic | apikey
auth.tokenstringいいえ
auth.valuestringいいえ
auth.passwordstringいいえ
auth.usernamestringいいえ
bodyanyいいえリクエスト本文（オブジェクトは JSON、文字列はテキスト）。
queryobjectいいえ
assertarrayいいえ例：[{status:200},{jsonpath:'$.x',equals:1},{timeMs:{lt:500}}]。
methodstringいいえHTTP メソッド（デフォルトは GET）。
extractobjectいいえ変数を取得します：{ token: '$.token' }。後で {{token}} を使って参照します。
headersobjectいいえ
bodyTypeenumいいえデフォルトは json です。json | form | text | raw
timeoutMsintegerいいえ
verbosityenumいいえsummary（デフォルト、トークン効率重視）、headers、または full。extract が設定されている場合は、自動的に summary に切り替わります。summary | headers | full
followRedirectsbooleanいいえ

詳細

lunge

エージェントネイティブな高度な API クライアントです。MCP 対応のあらゆる AI エージェントから、REST、GraphQL、WebSocket、SSE、（将来的には）gRPC リクエストを実行してテストできます。GUI も手動クリックも、大規模なデスクトップアプリも不要です。エージェント向けにネイティブ対応した、高度な curl と考えてください。

AI コーディングエージェントの時代に向けた、Postman/Bruno に代わる軽量でトークン効率のよいツールです。エージェントがツールを直接呼び出すため、人間が介在する必要はなく、使わない機能に対価を払う必要もありません。

これが必要な理由

Postman/Bruno の課題lunge のアプローチ
GUI で人間がクリックする必要があるエージェントネイティブ：すべて MCP ツール呼び出しで実行
Postman は重く、エンタープライズ向け機能は有料小型でオープンな単一のローカルバイナリ＋薄い MCP レイヤー
冗長なレスポンスで LLM のコンテキストウィンドウが圧迫されるRust コアが出力を要約・圧縮してからエージェントに渡す
コレクションが独自形式にロックされるプレーンな YAML/JSON ファイルで、Git と親和性が高い
プロトコルごとに別々のツールが必要REST/GraphQL/WS/SSE/gRPC に対応する単一サーバー

設計の柱

  1. エージェントネイティブ - 人間向けの UI ではなく、LLM のツール呼び出し向けに設計されています。
  2. トークン効率 - すべてのレスポンスをフィルタリング、切り詰め、要約します。コンテキストを小さく保てるよう、完全なペイロードはディスクに保存し、ハンドルで参照します。
  3. 高速でポータブル - 実行、プロトコル、要約を担う Rust コアを、napi-rs を介して薄い TypeScript MCP レイヤーに公開します。
  4. 単発利用にも再利用にも対応 - エージェントは単発のリクエストを実行することも、ファイルとして保存された宣言的なコレクションを作成、保存、再実行することもできます。

ドキュメント

ドキュメント内容
architecture.mdシステム設計、Rust/TS の分担、モジュール構成、ストリーミング戦略、FFI 境界
features.mdプロトコル別の全機能と、横断的な機能（認証、変数、アサーション、トークンオプティマイザー）
mcp-tools.mdMCP ツールの一覧：名前、入力、出力、使用例
collection-format.md宣言的な YAML/JSON テスト／コレクション形式
roadmap.md足場づくりから gRPC、CI までの段階的な提供計画

確定済みの決定事項

  • スタック：napi-rs 経由の Rust コア＋TypeScript MCP レイヤー（@modelcontextprotocol/sdk）。
  • 配布：stdio トランスポートを使用するローカル開発ツール（Cursor/Windsurf/Claude Desktop で使用）。
  • テスト定義：エージェントによる単発の呼び出しと、永続化された宣言的なコレクションの両方に対応。
  • MVP プロトコル：REST、GraphQL、WebSocket、SSE。gRPC は後のフェーズで対応します。

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MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。