Reqly

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专为 AI Agent 打造的 API 测试应用
在一个 Agent 会话中，从集合到 CI 测试，一气呵成。

纯 YAML · 本地优先 · MCP 服务 · CLI 和 Web UI · 自动捕获 · 流程 · REST · GraphQL · gRPC

安装 · 工作原理 · MCP 工具 · 流程 · 常见问题 · 版本发布

你的 Agent 会读取代码库、构建集合、编写断言、导出 GitHub Actions 工作流，并将其交付给 CI。你无需动手。

npm install -g getreqly
reqly setup

兼容： Cursor · Claude Code · Gemini CLI · VS Code（Claude 扩展）

完整的零人工参与流水线

/goal Read my Express routes, build a collection with assertions, write an
e2e flow for login → checkout, and export it to CI - don't stop until it's green.

1. "Read my Express routes and build a collection with assertions"
        → agent calls create_collection + create_request for every endpoint

2. "Write an e2e flow for the login → checkout path"
        → agent calls create_flow + add_flow_step, runs it, all green

3. "Export it to CI"
        → agent calls export_flow_ci
        → .github/workflows/checkout-flow.yml written automatically
        → installs Reqly, runs the flow, uploads JUnit results as a build artifact

在 Claude Code 中，/goal 可让 Agent 在一个会话中持续完成整个流水线，无需在每个步骤都重新输入提示词——Reqly 的 MCP 工具专为这种串联方式打造。

无需配置 bru run。无需手动编写 Actions YAML。无需设置环境。只需一个 Agent 会话，测试便会永远在 CI 中运行。

Reqly 作为后台服务在本地运行，并通过同一引擎提供两个界面：

• MCP 服务（stdio） - Agent 连接一次即可使用完整工具集。无需 UI，我们这边也不会产生 LLM 费用。
• 本地主机 Web UI - 打开 localhost:4242 浏览集合、查看 Agent 的工作过程并手动发送请求。

集合以纯 YAML 文件形式存储在代码库中的 .reqly/ 目录下。原生支持 Git、便于人类阅读，Agent 也可直接写入。

目录

• 安装
• 工作原理
• MCP 工具
• CLI 运行器
• 流程
• AWS SigV4 身份验证
• 导出集合
• 模拟服务
• 捕获传入请求
• 集合和断言
• 效果证明
• 为何 Reqly 胜过 Postman、Insomnia 和 Bruno，适合 AI 原生开发者
• 近期发布
• 参与贡献
• 常见问题
• Star 历史
• 版本发布

实证（30 秒）

真实开发工作流中的时间节省：

Reqly 将 API 测试从繁琐的手动工作转变为快速的 Agent 驱动工作流。你的 Agent 编写 YAML、构建流程并导出 CI 配置——这一切都无需离开编辑器。

对于 AI 原生开发者，Reqly 为何胜过 Postman、Insomnia 和 Bruno（45 秒）

集合以纯 YAML 格式保存在你的仓库中。 其他所有工具都会将集合存储为专有格式或数据库（Insomnia 使用 NeDB 二进制文件，Postman 则要求通过云账户访问）。Reqly 的 .reqly/ 文件夹会通过 git 随代码一起管理——可读、可比较差异、可提交。AI Agent 无需调用任何工具，就能直接读取和编写集合文件。

Git 就是你的企业级 RBAC。 不必再为每位用户支付企业许可证费用，只为设置 API 集合的权限。由于 Reqly 集合是仓库中的文件，你会自动继承 Git 提供商的安全策略。使用分支保护和 CODEOWNERS 限制可编辑生产流程的人员。

Reqly 是 MCP 服务，而非 MCP 客户端。 Insomnia 最近添加了 MCP 客户端，因此可以调用外部工具。Reqly 更进一步：它本身就是 MCP 服务。你的 AI Agent 在 Cursor 或 Claude Code 中只需连接一次，就能获得一整套工具，用于发送请求、串联响应、运行集合和验证断言——无需 UI，也无需额外配置。桌面 UI（即将推出）只是同一无头引擎的外壳——无论窗口打开还是关闭，MCP 连接都会保持活跃。其他从 GUI 优先出发的工具只能事后才提取无头运行时；Reqly 从第一天起就是无头的。

自动捕获，无需手动操作。 Reqly 可以通过代理捕获开发服务器的出站流量（reqly exec npm run dev），通过一行中间件捕获入站流量，还可以通过公共隧道捕获入站 Webhook——然后自动将所有内容保存到集合中。没有其他工具能同时做到这三点。

不依赖云服务。 Reqly 没有云服务。集合保存在你的仓库中。密钥保存在你机器上的 ~/.reqly/config.json 中。不会向 Reqly 的服务器发送任何内容——因为 Reqly 根本没有服务器。无需账户、没有遥测，也没有同步。

让 PM 和 QA 也能轻松进行测试。 对非开发者来说，Postman 的 UI 令人望而生畏。使用 Reqly，非技术团队成员只需向 AI 提问：“运行结账流程，告诉我税额计算是否正确。” AI 会处理身份验证、格式转换和 JSON 负载，然后用通俗易懂的语言解释响应。无需开发者手把手指导。

Agent 会话示例（15 秒）

1. "Read my routes and build a collection" → agent calls create_collection + create_request for each endpoint
2. "Run the collection and check for failures" → agent calls run_collection, assertions pass/fail
3. "Write an e2e flow for the login → checkout path" → agent calls create_flow + add_flow_step, runs it

安装（45 秒）

Reqly 可在 macOS、Linux 和 Windows 上运行。有三种接入方式：

# 1. On any platform via npm (CLI + MCP server + web UI)
npm install -g getreqly

# 2. On macOS via Homebrew (CLI only)
brew tap RutvikPansare/reqly
brew install reqly

# 3. On macOS via Homebrew (Desktop App + CLI)
brew install --cask reqly

或者从 GitHub Releases 直接下载 DMG——无需 npm、Homebrew 或终端。桌面应用自带一份 Reqly 服务，因此完全独立运行。

**VS Code 扩展：**从 VS Code Marketplace 安装 reqly.reqly（适用于 Cursor、Windsurf 和所有兼容 VS Code 的编辑器）。它会在活动栏中提供集合树，在状态栏中提供环境切换器，提供 Reqly: 命令面板命令，在 JS/TS 的 fetch/axios/got 调用上方提供 “▶ Run with Reqly” CodeLens，并为所有 .reqly/ YAML 文件提供自动补全和架构验证。它连接到同一个本地服务，因此请先安装 Reqly 本身（上述三种方式任选其一）。

连接你的 AI Agent：

• **桌面应用用户：**首次启动时会出现设置向导（“Connect your AI Agent”），其中提供适用于 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 和 VS Code 的一键按钮。每个按钮都会为你写入对应 Agent 的 MCP 配置——无需编辑 JSON。之后也可以随时从托盘菜单（“AI Agent Connections...”）重新打开。如果你已安装 CLI（通过 Homebrew 或 npm），向导会让 Agent 使用你的 CLI，这样 brew upgrade 就能让它们保持最新；否则则使用捆绑的服务。
• **CLI 用户：**运行

reqly setup

这会一次性配置 Cursor、Claude Desktop、Claude Code、Gemini CLI 和 Codex。若只想配置特定工具：reqly setup cursor、reqly setup claude、reqly setup gemini。

重启你的 AI 工具，然后询问它：“列出我的 Reqly 集合”。

项目目录解析

Reqly 根据 4 级优先级链确定要操作的项目目录：

1. 标志：--project-dir（最高优先级）
2. 环境变量：`REQLY_PROJECT_DIR`
3. **已保存的配置：**运行 `reqly use ` 设置的路径
4. 当前目录：`process.cwd()`

按宿主类型设置：

• **基于 VS Code 的编辑器（Cursor、Windsurf）：**这些编辑器支持动态宏插值。`reqly setup` 会将它们配置为传入 `--project-dir ${workspaceFolder}`，让 Reqly 动态跟随编辑器窗口中当前打开的项目。
• 独立宿主（Claude Desktop、Gemini CLI、Antigravity）：这些工具会启动一个供所有项目共享的全局 MCP 服务进程，并且不支持宏插值。`reqly setup` 会完全省略该标志。对于这些工具，你必须在项目目录中运行 `reqly use `，告知全局 Reqly 进程要查看哪个项目。

30 秒快速体验

暂时无需 API 或设置 Agent。在任意目录中运行：

reqly init
reqly start

打开 localhost:4242——你就会得到一个可用的集合，它针对 JSONPlaceholder 配置好了请求链、变量、断言和流程。然后连接你的 Agent，让它扩展这个集合。 （注意：reqly init 会自动创建 .reqly/，并将其运行时状态文件添加到 .gitignore。）

使用你自己的 API 快速上手（60 秒）

无需捕获流量，也无需手动编写 YAML——只需让你的 Agent 阅读代码：

"Read my Express routes and build a Reqly collection for every endpoint"

Agent 会读取你的代码库，并为它找到的每个路由调用 create_collection 和 create_request。无需捕获流量——它已经能从代码中了解你的 API。

你的 Agent 可以做什么（45 秒）

Reqly 不是 AI——它是为你的 AI 提供支持的引擎。连接一次，你的 Agent 就能使用完整的工具集。 | | 能力 | 含义 | |---|---|---| | 🗂️ | 构建集合 | 读取你的路由并搭建请求，无需手动编写 YAML | | ⚡ | 发送并断言 | 发送请求，检查状态码／正文／延迟，并返回每项断言的通过／失败结果 | | 🔗 | 串联流程 | 支持提取、轮询和条件分支的多步骤序列 | | 📋 | 验证契约 | 指定 OpenAPI 规范，自动检查每个响应 | | 🎭 | 提供模拟服务 | 根据已保存的示例模拟后端，无需实时服务 | | 🕵️ | 捕获流量 | 代理出站流量、通过中间件处理入站流量，并为 Webhook 建立隧道 | | 📤 | 导出集合 | 生成 OpenAPI 规范、Postman 文件或 Markdown 文档 |

• Markdown 文档导出 - 直接从集合生成精美的 Markdown API 参考文档
• 流程 - 多步骤自动化测试（运行、提取、断言、轮询、条件判断），支持数据驱动。在同一流程中串联 REST、GraphQL 和 gRPC 步骤。
• OpenAPI 契约验证 - 将集合关联到规范；自动检查每个响应
• 多部分请求正文编辑器 - 发送包含文件和文本部分的 multipart/form-data
• 响应差异对比 - 检测两次运行之间的变化：状态、延迟差异、正文差异
• 模拟服务 - 将已保存的示例作为真正的 HTTP 服务提供，用于前端开发和 Agent 测试
• 前置／后置脚本 - 每个请求都可运行沙盒化 JS，在请求发送前后读写环境变量
• AWS Signature V4 身份验证 - 为 REST／GraphQL 计算并注入 Authorization + X-Amz-Date；为 AppSync、IoT Core 和 API Gateway WebSocket API 预签名 WebSocket URL。支持临时 STS 凭证（sessionToken）。
• gRPC 支持 - 功能全面，超越 BloomRPC：一元 RPC、服务端／客户端／双向流式传输、支持跨文件导入的 proto 文件加载、服务端反射（无需 .proto）、自动将身份验证配置注入 Metadata、通过 create_request 自动生成 JSON 消息框架
• GraphQL 工作区 - 专用编辑器，包含 Headers 选项卡、完整的架构内省（带缓存）、Docs Explorer 侧边栏、已保存请求浏览器、operationName 多操作下拉菜单、支持外部 .graphql 文件的 queryFile、格式化、复制为 cURL、GraphQL 感知型响应查看器（data／errors／extensions 分区），以及通过 graphql-ws 实时订阅流
• cURL 导入 - 粘贴任意 cURL 命令；字段会立即填充
• TypeScript 接口生成器 - 根据任意 JSON 响应正文推断出带类型的 TS 接口
• .env 集成 - 零配置：如果项目根目录存在 .env，就会自动加载

流程（60 秒）

流程是由你的 Agent 一次构建、由 CI 永久运行的多步骤序列。每个步骤都会串联到下一步——从一个响应中提取值，并自动将其注入下一个请求。

flowchart LR
    A(["▶ run\nFire a request"]) --> B(["⬇ extract\nPull value from response"])
    B --> C(["✓ assert\nCheck the response"])
    C --> D{"⎇ conditional\nBranch on result"}
    D -->|"pass"| E(["▶ run\nNext request"])
    D -->|"retry"| F(["↻ poll\nRepeat until condition met"])
    F --> E

    style A fill:#1e3a5f,stroke:#3b82f6,color:#e2e8f0
    style B fill:#1e3a5f,stroke:#3b82f6,color:#e2e8f0
    style C fill:#14532d,stroke:#22c55e,color:#e2e8f0
    style D fill:#3b1f1f,stroke:#ef4444,color:#e2e8f0
    style E fill:#1e3a5f,stroke:#3b82f6,color:#e2e8f0
    style F fill:#3b2f0a,stroke:#f59e0b,color:#e2e8f0

示例：登录 → 创建帖子 → 验证帖子是否存在

# .reqly/flows/e2e-post.yaml
steps:
  - type: run
    request: auth/login

  - type: extract
    from: response.body.token
    into: authToken          # now available as {{authToken}}

  - type: run
    request: posts/create-post

  - type: extract
    from: response.body.id
    into: postId

  - type: assert
    field: status
    operator: eq
    value: 201

  - type: run
    request: posts/get-post  # uses {{postId}} in the URL

  - type: assert
    field: body
    path: post.title
    operator: eq
    value: "Hello world"

运行：

reqly run-flow "e2e-post"
reqly run-flow "e2e-post" --reporter json
reqly run-flow "e2e-post" --data-row '{"userId":"42"}'

只需一条命令即可导出到 CI：

reqly export-flow "e2e-post" --format github-actions
# Writes .github/workflows/e2e-post.yml - installs Reqly, runs the flow, uploads JUnit results

Agent 也可以通过 export_flow_ci MCP 工具完成相同操作，无需手动编写 YAML。

AWS Signature Version 4（SigV4）身份验证

Reqly 内置支持对任意 AWS API 的请求签名：API Gateway、AppSync、Bedrock、S3、IoT Core 等。使用身份验证类型 awsv4。

REST 和 GraphQL - 标头签名

# Per-request auth in collection YAML
name: invoke-bedrock
method: POST
url: https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/model/anthropic.claude-v2/invoke
auth:
  type: awsv4
  credentials:
    accessKey: "{{env.AWS_ACCESS_KEY_ID}}"
    secretKey: "{{env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY}}"
    region: us-east-1
    service: bedrock
    sessionToken: "{{env.AWS_SESSION_TOKEN}}"  # optional - for STS temporary creds
headers:
  Content-Type: application/json
body: '{"prompt": "Hello from Reqly"}'

Reqly 会在发送前计算并注入以下标头：

• Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=AKID/date/region/service/aws4_request, SignedHeaders=..., Signature=...
• X-Amz-Date: 20260702T163930Z
• X-Amz-Security-Token: <token>（仅当设置了 sessionToken 时）

在集合级别设置，让每个请求都继承此配置——适用于整个 AWS API 集合：

"Set collection auth for my-bedrock-api to awsv4 with region us-east-1 and service bedrock"

你的 Agent 调用 set_collection_auth，并传入 type: "awsv4" 和凭证字段。该集合中的所有请求都会自动签名。

WebSocket - URL 预签名（AppSync、IoT Core）

浏览器 WebSocket API 无法发送自定义标头。Reqly 会改为对连接 URL 进行预签名——将 X-Amz-Algorithm、X-Amz-Date、X-Amz-Credential 和 X-Amz-Signature 作为查询参数附加。始终保留 wss:// 协议。

通过 run_realtime MCP 工具：

{
  "type": "websocket",
  "url": "wss://abc123.appsync-realtime-api.us-east-1.amazonaws.com/graphql",
  "awsAuth": {
    "accessKey": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
    "secretKey": "wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY",
    "region": "us-east-1",
    "service": "appsync"
  },
  "captureTimeout": 5
}

最佳实践：使用环境变量

在 Reqly 中将凭据存储为环境变量，切勿将其硬编码到集合 YAML 中：

# In Reqly UI or via MCP set_environment
AWS_ACCESS_KEY_ID=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtn...
AWS_REGION=us-east-1
AWS_SESSION_TOKEN=FQoGZXIv...   # if using temporary creds

然后在请求身份验证块中使用 {{env.AWS_ACCESS_KEY_ID}} 引用。凭据会保留在环境配置中，不会提交到 git 中的 YAML 集合文件。

📤 导出集合（30 秒）

你永远不会被 Reqly 锁定。 由于集合是纯 YAML 文件，你始终拥有自己的数据。为了让迁移更加轻松，Reqly 内置了多种自由导出格式，可立即将集合迁移到其他工具、文档站点或 API 网关：

• 📮 Postman (postman)：导出标准的 Postman v2.1 JSON 文件。非常适合直接导入 Postman、Insomnia 或其他 HTTP 客户端。
• ⚙️ OpenAPI (openapi)：生成 OpenAPI 3.0 JSON 规范。非常适合 Swagger UI、生成客户端 SDK 或配置 API 网关。
• 📖 Markdown 文档 (docs)：生成精美的 Markdown (.md) API 参考文档，可直接提交到代码仓库、wiki 或静态站点生成器。

通过 CLI：

reqly export docs my-collection
reqly export docs my-collection --output docs/api/my-collection.md

通过 AI Agent： 只需向 Agent 提出请求即可。它们可以通过调用 export_collection MCP 工具自动导出你的 API：

"Export my 'users' collection to a Postman file so I can share it with the frontend team."

捕获入站请求（中间件）（45 秒）

如果代码库过于复杂或缺少文档，无法使用 AI 编写集合的工作流，请安装 reqly-middleware，自动捕获每个进入应用的请求：

npm install reqly-middleware

// Express
import { reqlyMiddleware } from 'reqly-middleware'
app.use(reqlyMiddleware())

// Next.js (middleware.ts at project root)
import { reqlyNextMiddleware } from 'reqly-middleware/next'
export default reqlyNextMiddleware()

// Fastify
import { reqlyMiddlewareHook } from 'reqly-middleware'
fastify.addHook('onRequest', reqlyMiddlewareHook())

重启开发服务器后，Reqly 就会开始将入站请求捕获到 Captured 集合中。仅用于本地开发——它会连接到 localhost:4242，在生产环境中不会产生任何影响。让你的 Agent 调用 install_middleware，即可获取适用于你的框架的准确代码片段。

集合的工作方式（30 秒）

集合以易读的 YAML 文件形式存储在项目目录中的 .reqly/ 下。它们支持变量、身份验证配置和测试断言。

请求 YAML 示例：

name: create-user
method: POST
url: "{{baseUrl}}/api/users"
headers:
  Content-Type: application/json
body:
  email: [email protected]
assertions:
  - field: status
    operator: eq
    value: 201
  - field: body
    path: user.id
    operator: neq
    value: ""

断言（45 秒）

每次执行请求后都会自动运行断言。每个断言检查一项内容：

常见错误： 写成 type: "status" 而不是 field: "status"——这会悄无声息地产生一个永远不匹配的断言，并始终报错“got undefined”。

示例：

assertions:
  - field: status       # HTTP status code
    operator: eq
    value: 200

  - field: body         # JSON body field at path
    path: user.active
    operator: eq
    value: true

  - field: latency      # response time in ms
    operator: lt
    value: 2000

CLI 运行器（45 秒）

你可以在终端或 CI/CD 流水线中使用 Reqly 运行测试套件。

reqly run users

支持以下报告器格式和环境：

reqly run users --env prod --reporter json
reqly run users --reporter tap
reqly run users --reporter junit > results.xml

--reporter junit 会将标准的 JUnit XML <testsuite>/<testcase> 文档写入 stdout——将其重定向到文件，供 CI 获取。请求中的每个断言都会成为一个 <testcase>；没有断言的请求会成为一个隐式测试用例，只有当其状态码 >= 500 时才会失败。

运行流程

reqly run-flow "Login Flow"
reqly run-flow "Login Flow" --reporter json
reqly run-flow "Login Flow" --reporter tap
reqly run-flow "Login Flow" --reporter junit > results.xml
reqly run-flow "Signup Flow" --data-row '{"email":"[email protected]"}'

将流程导出到 CI

reqly export-flow "Login Flow" --format github-actions

会写入 .github/workflows/Login Flow.yml（如果需要会创建目录），该文件会安装并启动 Reqly，使用 --reporter junit > results.xml 运行流程，并在推送和拉取请求时将 results.xml 作为构建产物上传。如果流程需要调用本地 API，请在“Run flow”之前添加一个“Start server”步骤。

希望你的 Agent 按计划重新检查 API，而不是只在推送时检查？在 Claude Code 中：

/schedule every morning at 9am, run reqly run-flow "Login Flow" --reporter junit and tell me if anything broke

模拟服务

将已保存的示例响应作为真正的 HTTP 服务提供，这样前端代码或 Agent 就能针对受控响应发起请求，而无需连接实际后端：

reqly mock <collection>           # default port 4243
reqly mock <collection> --port 5000

工作区管理

你可以将 Reqly 配置为同时从多个项目目录加载集合。这非常适合微服务或单体仓库场景，例如同时打开多个相关 API。

reqly workspace add <absolute_path>    # Adds a project to your workspace
reqly workspace remove <absolute_path> # Removes it
reqly workspace list                   # Lists all configured projects and named workspaces

对于微服务团队，还有一种命名工作区模型：工作区会将稳定的仓库别名（由团队成员共享）映射到本机路径，并存储在 ~/.reqly/workspaces/<name>/workspace.yaml 中（永远不会提交到任何仓库）。

reqly workspace create checkout-team                       # scaffold the workspace
reqly workspace link checkout-team auth /repos/auth-svc    # alias "auth" -> local path
reqly workspace link checkout-team payments /repos/pay-svc
reqly workspace use checkout-team                          # set active workspace

Agent 也可以通过 create_workspace、link_workspace_repo、use_workspace 和 list_workspaces MCP 工具执行相同操作；界面还在项目列表上方提供了工作区下拉菜单。别名是跨仓库工作流的基础（接下来将支持在工作流步骤中使用 repo: auth）。

启动时，Reqly 会打印所有活动路由的表格（方法、路径、示例数量）。按 Ctrl+C 停止。

若要为每个请求选择特定示例，请设置 X-Reqly-Example: <name> 请求头。如果未设置，则会提供第一个已保存的示例。

模拟服务器还会在主服务（端口 4242）上提供 REST 路由，以供界面和程序化控制：

POST /api/mock/start   { collection, port? }
POST /api/mock/stop
GET  /api/mock/status

参与贡献（60 秒）

Reqly 是一款为 AI Agent 打造的开源执行引擎。我们欢迎你参与各个方面的贡献！

你可以如何提供帮助

• 引擎与协议： 添加新的身份验证类型（Digest、NTLM），或为 JS 脚本沙箱扩展更多内置辅助库（例如模拟数据生成）。
• MCP 工具集： 在 src/mcp/tools/ 中编写新工具（例如用于 Swagger 2.0 或 Insomnia 的导入器），为 Agent 提供更多能力。
• 界面与完善： 改进 React 前端（src/ui/），添加主题、优化语法高亮，或修复界面问题。

核心架构原则：工具优先

每项能力都必须先实现为工具。 如果无法通过 MCP 调用，就不算一项功能。界面只是围绕相同工具构建的可视化封装——它绝不会拥有 MCP 接口不具备的能力。将 AI 逻辑留在引擎之外；Reqly 是供智能 Agent 使用的简洁执行层。

本地设置

git clone https://github.com/RutvikPansare/Reqly.git
cd Reqly
npm install
npm run dev

测试规范

我们使用 Vitest（npm test）。引擎逻辑（src/engine/）和 MCP 工具契约（src/mcp/）要求严格采用 TDD，覆盖率达到 100%。 界面交互采用灵活的测试方式。提交 PR 前，请确保所有测试均通过。

常见问题

reqly run my-collection --reporter junit > results.xml

reqly export-flow "my-flow" --format github-actions

reqly import postman-collection.json
reqly import bruno-collection/

reqly start --port 4243

// preScript - set a dynamic header before the request
reqly.setEnvVar('timestamp', Date.now().toString())

// postScript - extract a value from the response into an env var
const token = reqly.response.body.access_token
reqly.setEnvVar('authToken', token)

// You can also use reqly.setVar(key, val) / reqly.getVar(key) to store collection-scoped variables in memory

// create_request({ postScriptFile: "scripts/post.js", ... })
// then edit .reqly/<collection>/scripts/post.js freely

reqly stop        # stops the running instance
reqly status      # check if an instance is running and which project it's on
reqly app         # opens the running instance's UI in your browser

cd /path/to/other-project
reqly start
# "Switched active project to /path/to/other-project"

reqly exec --tunnel npm run dev

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