关于 pipehero
Pipehero 将 localhost 通过隧道映射到公开 URL,并捕获 Webhook,供开发者和 AI Agent 检查、重放和调试请求。其 MCP 服务还可管理 API 集合,并对照流量检查文档。
主要功能
- 01通过隧道公开本地端口
- 02列出隧道和捕获的 Webhook
- 03检查请求并重放到 localhost
- 04管理 API 集合和端点示例
- 05导入和导出 OpenAPI、Postman 与 curl
适用场景
- 01调试 localhost 上的 Webhook 处理程序
- 02代码变更后重放已捕获请求
- 03根据捕获流量维护 API 文档
MCP 相关
远程和本地 MCP 服务允许客户端列出隧道、检查已捕获请求并重放 Webhook;本地 MCP 还可启动和停止隧道。其他工具用于管理 API 集合、端点、示例和流量检查。
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.pipehero.app/mcpclaude mcp add --transport http pipehero-pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp{"mcpServers":{"pipehero-pipehero":{"type":"http","url":"https://mcp.pipehero.app/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"pipehero-pipehero":{"type":"http","url":"https://mcp.pipehero.app/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"pipehero-pipehero":{"type":"http","url":"https://mcp.pipehero.app/mcp"}}}{"mcpServers":{"pipehero-pipehero":{"serverUrl":"https://mcp.pipehero.app/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
25此工具无需参数。
详细介绍
Pipehero — MCP 服务 + 技能
Pipehero 会将你的 localhost 隧道连接到公共 URL,并捕获
每个 webhook,让你能够检查、重放和调试它们——也可以通过 MCP 使用你的 AI
Agent 完成这些操作。
此仓库由 Pipehero 的源代码自动发布。其中包含公开的 MCP 清单 和 Agent 技能。欢迎提交问题和 PR。
连接 MCP 服务
让 Agent(Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf、Zed,……)列出你的隧道、读取 捕获的 webhook,并将它们重放到 localhost。
远程 — 推荐(无需安装,使用 OAuth)
claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp
客户端会在浏览器中打开登录和授权页面——无需粘贴令牌。
对于 CI/无头环境,请传入来自 https://pipehero.app/dashboard/settings 的令牌:
claude mcp add --transport http pipehero https://mcp.pipehero.app/mcp \
--header "Authorization: Bearer <token>"
本地 — 通过 CLI
curl -fsSL https://pipehero.app/install | sh
pipehero login
claude mcp add pipehero -- pipehero mcp
任何 MCP 客户端都可以使用——将其添加到 .cursor/mcp.json、claude_desktop_config.json 等文件中:
{ "mcpServers": { "pipehero": { "command": "pipehero", "args": ["mcp"] } } }
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
list_tunnels | 列出你的隧道及其在线状态。 |
list_requests(subdomain) | 列出隧道最近捕获的 webhook。 |
get_request(subdomain, id) | 获取完整的请求和响应(标头 + 正文)。 |
replay_request(subdomain, id) | 将 webhook 重放到你的 localhost。 |
start_tunnel(name, port) | 将本地端口公开到公共 URL(仅限本地 MCP)。 |
stop_tunnel(name) | 停止通过 start_tunnel 启动的隧道(仅限本地 MCP)。 |
list_api_collections, get_api_collection(collection_id) | 查看你保存的 API 文档:文件夹、端点、环境(远程 MCP,以及从 0.1.14 版开始支持本地 MCP)。 |
get_api_endpoint(collection_id, method + path) | 获取一个端点的完整信息,包括其版本和响应示例。 |
upsert_api_endpoint(collection_id, method, path, …) | 按路由创建或更新端点,让文档与你的代码保持同步。 |
add_api_example(collection_id, method + path, name, status, …) | 保存响应示例。 |
delete_api_endpoint(collection_id, method + path) | 移除路由已失效的端点。 |
import_api_spec(format, content) / export_api_collection(collection_id) | 双向导入和导出 OpenAPI、Postman 和 curl。 |
run_api_endpoint(collection_id, method + path, environment) | 发送请求并读取实际响应。 |
save_captured_request(collection_id, tunnel, request_id) | 将实际捕获的请求转换为文档,不包含凭据。 |
check_api_drift(collection_id, tunnel) | 将文档与实际流量进行比较(Pro/Team)。 |
list_api_monitors(collection_id) | 查看哪些端点受到监控、哪些出现故障,以及最近的错误(Pro/Team)。 |
list_api_proposals | 查看已审核 AI 变更的工作区中,你提交的变更提案的处理结果。 |
get_api_share_link(collection_id, method + path) | 获取端点的可分享链接:一个只读页面,包含其文档、示例和最近一次运行记录。 |
share_api_endpoint(collection_id, method + path, …) | 创建该链接(默认仅限工作区访问)、允许任何获得链接的人访问,或通过电子邮件邀请他人。 |
share_api_collection(collection_id, …) | 为整个集合创建同类链接:包含每个端点,只读,不包含环境。 |
由于你的 Agent 同时可以访问捕获的 webhook 和代码库,因此它可以解释处理程序 为何失败,然后修复问题并重放请求以确认。
技能
安装技能,让你的 Agent 了解何时以及如何使用 Pipehero:
pipehero skill install
或将 SKILL.md 复制到 ~/.claude/skills/pipehero/SKILL.md。
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。