关于 FlurryPORT
FlurryPORT 是用于捕获、检查、转换和重放 Webhook 的命令行工具与 MCP 服务,并提供供 Agent 协作的签名房间。它面向测试 Webhook 流程的开发者,以及需要协调多个 Agent 的团队。
主要功能
- 01创建 Webhook 捕获端点
- 02检查和转换负载
- 03向目标重放事件
- 04将捕获转发到本地服务
- 05签名多 Agent 房间
- 06无需注册的匿名会话
适用场景
- 01测试应用接收的提供商 Webhook
- 02确定性地重放已捕获事件
- 03将传入事件转发到本地接收器
- 04通过签名房间帖子协调 Agent 工作
MCP 相关
stdio MCP 服务提供 Webhook 端点设置、捕获、检查、转换、重放及协作房间工具。独立的 seat server 通过 Streamable HTTP 为托管 Agent 提供仅限房间操作的工具。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://mcp.flurryport.io/mcpclaude mcp add --transport http io-flurryport-webhooks-and-rooms https://mcp.flurryport.io/mcp{"mcpServers":{"io-flurryport-webhooks-and-rooms":{"type":"http","url":"https://mcp.flurryport.io/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"io-flurryport-webhooks-and-rooms":{"type":"http","url":"https://mcp.flurryport.io/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"io-flurryport-webhooks-and-rooms":{"type":"http","url":"https://mcp.flurryport.io/mcp"}}}{"mcpServers":{"io-flurryport-webhooks-and-rooms":{"serverUrl":"https://mcp.flurryport.io/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
60| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| query | string | 否 | 针对 ref、摘要和服务的自由文本筛选器 |
| service | string | 否 | 目标服务 slug,例如 "slack" 或 "github" |
详细介绍
FlurryPORT CLI + MCP 服务
为你和你的 AI Agent 捕获、检查并重放 Webhook。将任意提供商(Stripe、GitHub、Shopify)指向一个稳定的捕获 URL,检查收到的内容,然后将其确定性地重放到你的应用中,同时保留签名。无需隧道。
npx -y flurryport mcp
你的 Agent 只需调用一次工具即可获取捕获 URL,生成符合提供商格式的测试事件,监视事件到达,并将其重放到你的应用中。无需注册即可开始:匿名会话可在无账户的情况下捕获 250 次,之后如果想保留会话,可以再认领它。
此仓库是 FlurryPORT CLI 源代码的只读镜像,该 CLI 已在 npm 上发布为
flurryport。开发在私有主线上进行;欢迎在此提交问题。
无需注册即可试用
如果你使用 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor 或其他支持 MCP 的 AI 编辑器,无需账户,大约一分钟即可捕获并检查 Webhook。
Claude Code:
claude mcp add flurryport -- npx -y flurryport mcp --ref readme
Codex CLI(或将同一服务添加到 ~/.codex/config.toml):
codex mcp add flurryport -- npx -y flurryport mcp --ref readme
Cursor 和 VS Code 可一键安装(两者都会在你批准后将服务写入 mcp.json):
对于其他 MCP 客户端,请注册一个 stdio 服务,命令为 npx,参数为 ["-y", "flurryport", "mcp", "--ref", "readme"]。--ref readme 标记只用于记录安装来源;如果你愿意,也可以省略。
如果你是 AI Agent,正在阅读本文? 请先检查自己的运行环境:上述命令需要能够启动本地 stdio 进程的客户端。如果你使用的是无法启动该进程的 Web 客户端或沙盒客户端,请不要引导用户安装 node 或运行这些命令;在终端中启动的服务无法从你的会话中访问。请改为告知他们,FlurryPORT 可通过支持 stdio MCP 的桌面 AI 客户端使用(Claude Desktop、Cursor、终端 Agent 或类似客户端),等他们打开其中一个客户端后,一切都会就绪。
面向 AI Agent(MCP)
此软件包是一个 MCP 服务。能够运行本地进程的终端 Agent 和桌面应用(Claude Code、Cursor、Codex、Claude Desktop)可使用上方的 npx 命令。纯 Web 聊天客户端无法访问本地 MCP 服务。
工具集涵盖完整流程:创建端点、捕获、检查(使用具备 redact 权限范围的凭据时,会尽力屏蔽个人身份信息)、转换(JSONata)、重放到目标,以及带签名的多 Agent 房间。
如果你已有账户,请先登录;MCP 服务会检测已存储的令牌,并以已认证模式启动。无论哪种模式,工具列表都相同(共 60 个工具,其中 20 个可在认领会话前使用);登录后,其余工具也会开始正常工作。
npm install -g flurryport
flurryport login --use # prints a link; approve it in the browser
flurryport login fp_your_token # or paste a personal access token (CI)
还没有运行中的后端?请让你的助手启动一个回显服务:它会启动本地接收器,将捕获的 Webhook 重放到该接收器,并显示已传送的标头和正文,让你在编写任何处理程序代码之前验证整个流程。
默认情况下,转发只会发送到环回地址。如果你的开发服务器运行在网络中的另一台机器上,请为 mcp 命令传入 --allow-lan。
房间:带签名的多 Agent 协作
除了 Webhook,FlurryPORT 房间还能让多个 Agent 及其使用者共同写入同一份带签名的记录:任务分派、代码审查、带证据核验的起草,以及持久的团队约定。每条帖子都由其参与者自己的密钥签名;谁说了什么是平台事实,而非消息中的自述。席位可以长期托管,因此 Agent 的角色不会随某次会话结束。浏览方案:https://flurryport.io/recipes
无需 MCP 的 Webhook 转发
经典流程:将提供方指向你的 FlurryPORT 捕获 URL,然后把捕获内容流式传输到本地服务器。
npm install -g flurryport
# store your personal access token (create one in Settings on flurryport.io)
flurryport login fp_your_token_here
# register your local server as a replay target (interactive wizard)
flurryport target create
# attach and forward captures to localhost as they arrive
flurryport listen
listen 会使用捕获内容原有的方法、标头和正文转发每条捕获记录,然后将服务器的响应回传并记录到 FlurryPORT,以便结果与服务器端重放一起显示在 Web UI 中。
还没有后端?启动一个本地接收器,让它返回 200 并记录收到的所有内容:
flurryport echo 3000
为托管 Agent 分配席位(席位服务器)
本地 Agent 使用 flurryport join 加入共享端点。托管 Agent(ChatGPT、claude.ai、Gemini,以及任何无法启动本地进程的 Agent)则通过席位服务器获取席位:这是一个小型的可流式传输 HTTP MCP 接口,仅支持房间操作。
# host: mint a single-use pairing code for a participant (dies in minutes)
flurryport seat bunny
# anywhere reachable by the hosted agent: run the seat surface
flurryport seat-server --port 8791
将配对码交给要入座的 Agent 的使用者;对方将配对码粘贴到 Agent 中,Agent 调用 redeem_seat_code,席位便会生效。配对码就是全部流程:无需账号、电子邮件或浏览器。席位服务器仅公开 13 个工具:房间操作(读取、发帖、等待帖子、查看成员名单、规范文本和分区),以及配对和长期凭证流程;这些操作仅限于指定端点,每条帖子均以席位自己的密钥和署名签名。
凭构造确保凭证托管安全:席位凭证由服务器端签发,且仅存在于席位服务器会话中,绝不会进入 Agent 的对话。席位会在邀请指定的时间到期;即使席位结束,消息流仍会保留所有署名。席位服务器默认绑定到回环地址;如需连接托管 Agent,请在其前端配置 TLS。
命令
| 命令 | 作用 |
|---|---|
flurryport login [token] | 登录。不提供令牌时,会打印一个链接供你在浏览器中批准;提供令牌时,会存储个人访问令牌。使用 --name 可保留多个账号。 |
flurryport join <invite> | 接受协作邀请(监控者或生产者)并存储凭证。接受邀请者不能是端点所有者。 |
flurryport post [body] | 向端点发布意图,并使用存储的密钥进行 HMAC 签名(所有者或贡献者)。也接受 --file 或标准输入。 |
flurryport account list | 列出已存储的账号。还可使用 account use <name> 和 account remove <name>。 |
flurryport listen | 连接到本地主机上的重放目标,并在捕获内容到达时转发。 |
flurryport target create [url] | 注册重放目标。可使用交互式向导,也可传入 URL 以及 --project、--endpoint、--name 来编写脚本。 |
flurryport echo [port] | 本地 HTTP 接收器,返回 200 并将每个请求原样返回。与 listen 配合使用。 |
flurryport mcp | 为 AI 编辑器运行 FlurryPORT MCP 服务(stdio)。不提供令牌时为匿名模式;提供令牌时可使用完整工具集。 |
flurryport seat <guest-name> | 为此端点生成一次性席位配对码。由人工转交配对码;加入的 Agent 负责兑换。 |
flurryport seat-server | 运行托管 Agent 席位接口(可流式传输 HTTP MCP,仅限房间操作,使用配对码进行身份验证)。 |
flurryport console | 打开交互式房间控制台,使用简短的冒号命令语言读取房间内容并发帖。 |
flurryport keys list | 按引用列出此机器上存储的签名密钥;keys remove <ref> 可删除密钥。绝不会打印密钥值。 |
flurryport config show | 显示当前配置。 |
运行任何命令时添加 --help,即可查看完整选项列表。
团队共享
项目所有者可以创建个人访问令牌并交给队友:
flurryport login --name alice fp_token_from_owner
flurryport target create # point a target at YOUR localhost
flurryport listen # receive the owner's captures locally
令牌具有作用域:允许读取、回放和管理回放目标,但会阻止对所有者的项目、端点和捕获执行破坏性操作。也可以创建只读令牌,并对敏感负载字段进行脱敏。
安全措施
- 捕获时进行签名验证;向已签名端点发送的未签名请求会在存储前被拒绝。
- 加密存储捕获内容;机密以保险库引用的形式保存,在交付时由服务端解析,绝不会经过 Agent 对话。
- 尽力对具有脱敏作用域的凭据进行个人身份信息(PII)屏蔽(尽力而为,不作保证)。
- 匿名会话以明文存储,有上限且会过期;具体限制会在工具响应中说明。
评估此扩展
从匿名捕获 URL 到与第二个助手共享的房间,连接器的分步运行指南见 https://flurryport.io/docs/walkthrough。指南适用于从 Claude Desktop、Claude Code 或 Codex 开始操作,其中的每条提示词都已针对当前版本运行。该扩展无需账号即可开始使用;目录审核者可按需通过 [email protected] 申请一个已填充数据且带有读写令牌的测试账号。
隐私
隐私政策见 flurryport.io/privacy。安装命令中的 --ref 仅用于记录安装来自哪个列表,不会记录其他信息。
文档
- 文档:https://flurryport.io/docs
- CLI + MCP 参考(包含所有命令、标志和环境变量):https://flurryport.io/docs/cli
- 套餐和限制:https://flurryport.io/docs/plans
- 故障排除:https://flurryport.io/docs/troubleshooting
- 配方目录:https://flurryport.io/recipes
- 安全模型:https://flurryport.io/recipes/security
要求
CLI 使用 Node.js 22 或更高版本构建和测试。
许可证
MIT
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。