
Email MCP Server
Email MCP Server integrerer AI-assistenter med eksterne e-mailsystemer, så du kan automatisere afsendelse af e-mails, vedhæfte filer og validere SMTP via en sim...
Forbind AI-agenter til robust API-test og validering med Postman MCP Server, og effektiviser kvalitetssikring og integrationsworkflows i FlowHunt.
Postman MCP (Model Context Protocol) Server er et specialiseret værktøj, der forbinder AI-assistenter med muligheden for at udføre Postman-kollektioner via Newman. Ved at eksponere denne funktionalitet gennem et standardiseret MCP-interface giver serveren AI-drevne workflows mulighed for at køre API-tests, styre miljøfiler og globale variabler samt hente detaljerede testresultater. Dette forbedrer udviklings- og testworkflows ved at lade AI-agenter automatisere API-validering, indsamle detaljeret fejlinformation og analysere udførelsestider. Postman MCP Server fungerer som bro mellem LLM’er og API-testinfrastruktur, hvilket gør det lettere at automatisere og strømline API-integration og kvalitetssikring.
@postman/mcp-server@latest
{
"mcpServers": {
"postman": {
"command": "npx",
"args": ["@postman/mcp-server@latest"]
}
}
}
Indstil følsomme nøgler med miljøvariabler:
{
"env": {
"POSTMAN_API_KEY": "${POSTMAN_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${POSTMAN_API_KEY}"
}
}
@postman/mcp-server@latest
{
"mcpServers": {
"postman": {
"command": "npx",
"args": ["@postman/mcp-server@latest"]
}
}
}
Brug samme miljøvariabelmønster som ovenfor.
@postman/mcp-server@latest
{
"mcpServers": {
"postman": {
"command": "npx",
"args": ["@postman/mcp-server@latest"]
}
}
}
Brug det angivne miljø-/injektionsmønster som ovenfor.
{
"mcpServers": {
"postman": {
"command": "npx",
"args": ["@postman/mcp-server@latest"]
}
}
}
Brug samme JSON-mønster til sikker variabelinjektion.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:
{
"postman": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “postman” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Grundlæggende opsummering og funktioner fundet |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen promptskabeloner angivet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcer anført |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen detaljeret værktøjsliste fundet |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Instruktioner angivet |
Sampling support (mindre vigtigt) | ⛔ | Ikke angivet |
Baseret på den tilgængelige dokumentation giver Postman MCP Server et klart overblik og gode opsætnings-/sikkerhedsinstruktioner, men mangler eksplicitte detaljer om prompts, ressourcer og værktøjer i det nuværende arkiv. Dens overordnede anvendelighed til automatisering af API-test er høj, men manglen på strukturerede MCP-elementer begrænser dens integrationsdybde. Vurdering: 6/10
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 11 |
Antal stjerner | 64 |
Postman MCP Server forbinder AI-agenter med udførelse af Postman-kollektioner via Newman og eksponerer API-testfunktionalitet gennem et standardiseret MCP-interface. Dette muliggør automatiseret API-validering, miljøstyring og detaljeret resultatrapportering i FlowHunt.
Almindelige anvendelser inkluderer automatiseret API-test i CI/CD, AI-drevne API-sundhedstjek, styring af miljøfiler til forskellige testopsætninger og hentning af detaljerede testresultater til fejlanalyse.
API-nøgler bør gemmes som miljøvariabler i din MCP-konfiguration. Brug det medfølgende JSON-mønster for at indsætte nøgler sikkert uden at afsløre dem i din kodebase.
Du skal bruge Node.js, pnpm og tilføje @postman/mcp-server pakken. Opdater derefter din valgte klients MCP-konfiguration, indstil miljøvariabler for API-nøgler og genstart din applikation.
Serveren specificerer i øjeblikket ikke eksplicitte MCP-ressourcer eller promptskabeloner. Den fokuserer på at eksponere Postman-kollektionens udførelse og rapporteringsmuligheder.
Turbo-lad dine udviklings- og QA-pipelines ved at forbinde FlowHunt's AI-agenter til Postman MCP Server for håndfri, gentagelig API-validering. Oplev problemfri integration og detaljeret testrapportering.
Email MCP Server integrerer AI-assistenter med eksterne e-mailsystemer, så du kan automatisere afsendelse af e-mails, vedhæfte filer og validere SMTP via en sim...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...