Post #708
1.37K
Всем привет, на курсе по тестированию бэкенда возникла идея делиться знаниями про AI и MCP
старт 5-го ноября. но можно присоединиться по скидке 25% с октября - подробности по ссылке https://protestinginfo.ru/practice_api_sql , а в целом постараюсь провести интенсив или вебинар заранее
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-приложениям взаимодействовать с внешними системами и инструментами.
Упрощённо это можно представить так:
AI-модель → MCP → внешний инструмент
MCP-сервер предоставляет AI определённые возможности внешней системы. Это могут быть инструменты для чтения информации, создания или изменения объектов и выполнения определённых действий.
Что можно делать через Postman MCP
По официальной документации Postman MCP Server поддерживает различные сценарии работы с ресурсами Postman.
Например, AI-агент может помогать:
создавать и изменять коллекции;
обновлять документацию запросов;
работать с окружениями;
выполнять операции с workspace;
синхронизировать код и коллекции;
создавать спецификации;
работать с другими API-ресурсами Postman.
В зависимости от конфигурации MCP доступны разные наборы инструментов.
Postman предлагает несколько конфигураций:
Minimal — базовый набор;
Code — инструменты, связанные с генерацией клиентского кода;
Full — полный набор инструментов;
Learn — поиск по документации Postman.
При этом сама документация Postman прямо отмечает, что загрузка меньшего количества инструментов снижает расход токенов и помогает агенту выбирать нужный инструмент.
Локальный и удалённый MCP Server
Есть два основных варианта.
Remote Server
Сервер работает на стороне Postman, а AI-клиент подключается к нему по сети.
Local Server
MCP Server запускается локально на компьютере пользователя.
Для локального варианта Postman использует STDIO. Для работы требуется Postman API key. Также Postman предоставляет установку через npm/
Для европейского региона Postman отдельно предоставляет EU endpoint для удалённого MCP-сервера.
Доступы и безопасность
Чтобы MCP мог работать с внешними системами, ему необходимо предоставить соответствующие права.
Например, для доступа к Postman API может использоваться API key.
Важно:
API-токен нельзя хранить в открытом виде в общем файле или отправлять другим людям.
Postman отдельно рекомендует хранить API key в переменных окружения или защищённом хранилище, а не в общих файлах.
Это особенно важно, если MCP получает возможность не только читать данные, но и изменять их.
MCP и Jira / Confluence / GitHub
В рамках занятия рассматривается идея подключения нескольких инструментов.
Например:
AI-агент
↓
MCP
↓
Jira + Confluence + GitHub + Postman
Тогда AI может использовать информацию из нескольких систем.
Например:
Получить требования из Confluence.
Проанализировать API в Postman.
Подготовить тестовые сценарии.
Создать задачу в Jira.
Сформировать или изменить коллекцию.
Подготовить документацию.
Однако конкретные действия зависят от того, какие MCP-серверы подключены, какие инструменты они предоставляют и какие права доступа выданы.
protestinginfo.ru Закрепление знаний по тестированию ПО старт 5-го ноября. но можно присоединиться по скидке 25% с октября - подробности по ссылке https://protestinginfo.ru/practice_api_sql , а в целом постараюсь провести интенсив или вебинар заранее
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-приложениям взаимодействовать с внешними системами и инструментами.
Упрощённо это можно представить так:
AI-модель → MCP → внешний инструмент
MCP-сервер предоставляет AI определённые возможности внешней системы. Это могут быть инструменты для чтения информации, создания или изменения объектов и выполнения определённых действий.
Что можно делать через Postman MCP
По официальной документации Postman MCP Server поддерживает различные сценарии работы с ресурсами Postman.
Например, AI-агент может помогать:
создавать и изменять коллекции;
обновлять документацию запросов;
работать с окружениями;
выполнять операции с workspace;
синхронизировать код и коллекции;
создавать спецификации;
работать с другими API-ресурсами Postman.
В зависимости от конфигурации MCP доступны разные наборы инструментов.
Postman предлагает несколько конфигураций:
Minimal — базовый набор;
Code — инструменты, связанные с генерацией клиентского кода;
Full — полный набор инструментов;
Learn — поиск по документации Postman.
При этом сама документация Postman прямо отмечает, что загрузка меньшего количества инструментов снижает расход токенов и помогает агенту выбирать нужный инструмент.
Локальный и удалённый MCP Server
Есть два основных варианта.
Remote Server
Сервер работает на стороне Postman, а AI-клиент подключается к нему по сети.
Local Server
MCP Server запускается локально на компьютере пользователя.
Для локального варианта Postman использует STDIO. Для работы требуется Postman API key. Также Postman предоставляет установку через npm/
npx и Docker.Для европейского региона Postman отдельно предоставляет EU endpoint для удалённого MCP-сервера.
Доступы и безопасность
Чтобы MCP мог работать с внешними системами, ему необходимо предоставить соответствующие права.
Например, для доступа к Postman API может использоваться API key.
Важно:
API-токен нельзя хранить в открытом виде в общем файле или отправлять другим людям.
Postman отдельно рекомендует хранить API key в переменных окружения или защищённом хранилище, а не в общих файлах.
Это особенно важно, если MCP получает возможность не только читать данные, но и изменять их.
MCP и Jira / Confluence / GitHub
В рамках занятия рассматривается идея подключения нескольких инструментов.
Например:
AI-агент
↓
MCP
↓
Jira + Confluence + GitHub + Postman
Тогда AI может использовать информацию из нескольких систем.
Например:
Получить требования из Confluence.
Проанализировать API в Postman.
Подготовить тестовые сценарии.
Создать задачу в Jira.
Сформировать или изменить коллекцию.
Подготовить документацию.
Однако конкретные действия зависят от того, какие MCP-серверы подключены, какие инструменты они предоставляют и какие права доступа выданы.
- ❤ 1
