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Multimeter

Multimeter

本地服务
github.com/mshobeyri开发工具12今天更新
代码仓库

关于 Multimeter

Multimeter 是面向 VS Code 的 API 测试工具，适合将请求和测试纳入 Git 管理的团队。其 `mmt-mcp` 接口让 AI 客户端创建、验证、格式化并运行 YAML `.mmt` 文件。

主要功能

  1. 01基于 Git 的 YAML API 定义
  2. 02支持 HTTP、WebSocket、GraphQL 和 gRPC
  3. 03测试套件、模拟服务和报告
  4. 04生成文档并支持 CI
  5. 05AI 测试生成与响应检查

适用场景

  1. 01与代码一起版本管理 API 请求和测试
  2. 02在 CI 中运行 API 测试套件
  3. 03根据 API 或描述生成测试

MCP 相关

`mmt-mcp` 向 MCP 客户端提供 `scaffold_test`、`validate`、`format` 和 `run`，用于处理 `.mmt` 文件。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "mshobeyri-multimeter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mmt-mcp"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y mmt-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmmmt-mcp1.42.4

工具

9

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
packenum否min（默认，低 token）或 fullmin | full
topicenum否文档主题。有关以 MCP 为先的编辑／运行步骤，请使用 workflow。默认值为 overview。overview | workflow | test | api | loadtest | suite | env | doc | constraints | all

详细介绍

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在 VS Code 中使用 Git 原生的 REST 客户端和 API 测试。将 YAML .mmt 文件纳入 Git。

演示 · 网站 · 请求功能 · VS Code · CLI · GitHub Action · 文档 · llms.txt

VS Code 安装量 npm 下载量 版本 许可证

Multimeter — 入门、YAML 和 API 测试器

🚀 从一个请求开始，逐步构建成平台。

Multimeter 是 VS Code 中基于 Git 的 API 测试工具。请求、测试、模拟和文档都是存储在仓库中的 YAML .mmt 文件。

从单个 HTTP 请求开始。

根据需要，逐步添加测试、测试套件、模拟、报告、文档和 CI。

全部在同一个工具中完成。无需迁移，也无需使用第二款产品。

🎯 你将获得

默认简单易用

  • ✅ 基于 Git、以文件形式存储的 YAML
  • ✅ 轻量——无需账户，不受云服务绑定
  • ✅ 通过拉取请求协作，就像处理代码一样
  • ✅ 本地和 CI 使用相同的文件

需要时即可使用完整的测试平台

  • ✅ HTTP、WebSocket、GraphQL 和 gRPC
  • ✅ 多步骤流程和测试套件
  • ✅ 模拟服务
  • ✅ 自动生成文档
  • ✅ 报告
  • ✅ 使用 testlight 进行 CI

在相同文件中使用 AI

  • ✅ 根据 API 或描述生成测试（通过 MCP 使用 Cursor、Copilot、Claude）
  • ✅ 评判回复——语义相似度，或“回复有多好笑”之类的开放式检查
  • ✅ 使用你自己的模型（Ollama 或云端模型）

查看全部功能 →

⚡ 从简单开始

Multimeter 是原生适用于 VS Code 的扩展。你只需：

在这里，你可以按如下方式运行 POST 请求：

type: api
title: Simple POST
url: https://test.mmt.dev/echo
method: post
format: json
body:
  message: hello

这样就够了。

  • 无需测试套件。
  • 无需模拟。
  • 无需工作流。
  • 没有复杂操作。

🧪 需要测试？

type: test
steps:
  - http: https://test.mmt.dev/echo
    method: get
    expect:
      status: 200
  • 依然简单。
  • 依然基于 Git。
  • 依然易于审查。

🚀 无需更换工具，即可扩展

随着项目增长，Multimeter 也会随之扩展。

添加：

  • 测试套件
  • 模拟服务
  • 文档
  • 工作流执行
  • 结构化报告
  • CI 构建产物

只在需要时添加。

一切都保留在同一个生态系统中。

查看全部示例 →

🤖 MCP、AI 生成与 AI 评审

Cursor、Copilot 和 Claude 会编写并运行与你在 VS Code 中编辑的相同 .mmt 文件。MCP（mmt-mcp）为它们提供 scaffold_test、validate、format 和 run 工具——根据 API 或描述生成测试，然后将测试保存在 Git 中。

在同一个测试中评审 API 的回答。比较回答与预期回复在语义上的相似度，或检查开放式问题——例如，回答有多好笑。使用你自己的模型（Ollama 或云端模型）。这是独立 Promptfoo 评测技术栈的替代方案。

参阅 MCP 文档 · 评审文档

🔁 为可靠的 CI 而构建

Multimeter 会在执行前验证测试定义。

这意味着：

  • ✅ 更早获得反馈
  • ✅ 执行结果更确定
  • ✅ CI 中意外更少
  • ✅ 更容易调试
  • ✅ 结果可复现

GitHub Actions：

- uses: actions/checkout@v6
- uses: mshobeyri/testlight-action@v1
  with:
    file: tests/suite.mmt
    report: junit
    report-file: results/junit.xml

也可以在终端中使用名为 testlight 的 Multimeter CLI。

npm install -g mmt-testlight
testlight run tests/suite.mmt

参阅 GitHub Action 和 Testlight 安装指南。

📦 所有内容都保存在 Git 中

你的代码、测试、模拟、文档、报告和环境设置都位于同一个代码库中。

  • ✅ 纳入版本控制
  • ✅ 代码与测试共同演进
  • ✅ 可通过拉取请求进行审查
  • ✅ 易于迁移和共享
  • ✅ 不受平台限制
  • ✅ AI 可以同时更新代码和测试
  • ✅ 环境变量绝不会丢失
  • ✅ 历史测试结果会与项目保存在一起

🧠 理念

大多数 API 工具都关注请求。

Multimeter 关注行为。

它不再问：

“这个请求是否返回了预期响应？”

Multimeter 帮你回答：

“这个系统是否仍然表现正常？”

许可证

Multimeter 采用 Apache License 2.0 许可。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。