能力标签
Mockwave
🔌
MCP工具

Mockwave

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:mockwave
⭐ 6 Stars 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpapi-testingdeveloper-toolsgojagolanghttp
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:Mockwave 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

Mockwave 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Mockwave,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Mockwave 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Mockwave 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

Mockwave 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 6
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Mockwave 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/lfdubiela/mockwave

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mockwave": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mockwave"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Mockwave 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Mockwave MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "mockwave": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mockwave"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 76/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Mockwave

License: MIT Go

Mockwave is an open-source, multi-protocol mock server. Define rules and simulations in JSON, manage them through the browser UI, or let an AI assistant do it — Mockwave responds to HTTP, GraphQL, SOAP, and gRPC requests with weighted traffic splitting, dynamic JavaScript responses, real-time metrics, and a built-in MCP server for Claude Code integration.

---

Features

  • Multi-protocol — HTTP REST, GraphQL, SOAP, gRPC (reflection-free, descriptor-based)
  • Traffic splitting — weighted buckets per rule (e.g., 90% mock / 10% forward to real service)
  • Dynamic scripting — per-simulation JavaScript (goja) for computed responses
  • Real-time admin UI — browser dashboard at localhost:9090 for rule/simulation CRUD, live metrics, and unmatched request capture
  • Multiple store backends — JSON file, DynamoDB, MongoDB, Azure Cosmos DB (MongoDB API)
  • Hot reload — update rules without restarting via the admin API
  • AI integration (MCP)mockwave mcp exposes a Model Context Protocol server so Claude Code can create rules, manage simulations, and auto-generate mocks from any OpenAPI 2.0/3.0 spec
  • Embeddable library — public store.DataStore, observability.Logger/Tracer/MetricsRecorder interfaces; bring your own backends

---

Verify installation

mockwave version

bash

Docker

docker run -p 8080:8080 -p 9090:9090 \
  -v $(pwd)/config.json:/config.json \
  ghcr.io/lfdubiela/mockwave:v0.1.0 \
  start -f /config.json

---

Compile your .proto to a descriptor

protoc --descriptor_set_out=service.pb --include_imports service.proto

DynamoDB Setup

Create two tables (substitute region/table names as needed):

aws dynamodb create-table --table-name mockwave-rules \
  --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S \
  --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
  --billing-mode PAY_PER_REQUEST

aws dynamodb create-table --table-name mockwave-simulations \
  --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S \
  --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
  --billing-mode PAY_PER_REQUEST

---

Setup

Ensure mockwave is on your $PATH (e.g. via brew install mockwave), then add to ~/.claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "mockwave-local": {
      "command": "mockwave",
      "args": ["mcp", "--admin-url", "http://localhost:9090"]
    }
  }
}

Multiple instances are supported — Claude Code namespaces the tools automatically:

{
  "mcpServers": {
    "mockwave-local": {
      "command": "mockwave",
      "args": ["mcp", "--admin-url", "http://localhost:9090"]
    },
    "mockwave-sandbox": {
      "command": "mockwave",
      "args": ["mcp", "--admin-url", "https://mockwave.sandbox.example.com"]
    }
  }
}
Security: The Mockwave admin API has no authentication. When pointing --admin-url at a remote instance, ensure the admin port is protected by a firewall or reverse proxy.

Docker

```bash

Building locally

docker build -t mockwave:local .
docker run -p 8080:8080 -p 9090:9090 \
  -v $(pwd)/config.json:/config.json \
  mockwave:local start -f /config.json

---

Building from Source

Requirements: Go 1.21+

```bash git clone https://github.com/lfdubiela/mockwave.git cd mockwave

Build binary

make build # outputs ./mockwave

Quick Start

Examples

```bash

Examples

Create a rule from a natural language description:

You: "Create a mock for GET /orders that returns 200 with an empty orders array"

Claude calls create_simulation → POST /api/simulations
Claude calls create_rule       → POST /api/rules
Claude: "Done. GET http://localhost:8080/orders now returns {"orders":[]}"

Generate mocks from an existing OpenAPI spec:

You: "Generate mocks from https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json"

Claude calls generate_from_openapi with the URL
Claude: "Created 18 rules and 18 simulations covering all Petstore endpoints.
         GET /pet/{petId} → 200 {"id":1,"name":"doggie","status":"available"}
         POST /pet        → 201 {"id":1,"name":"doggie"}
         DELETE /pet/{petId} → 200
         ..."

Inspect what's being hit and fix gaps:

You: "What requests are hitting mockwave but not matching any rule?"

Claude calls list_unmatched
Claude: "3 unmatched requests found:
         POST /api/v2/checkout  ← no rule
         GET  /api/v2/cart/99   ← no rule
         Want me to create mocks for these?"

Dynamic script mock via MCP:

You: "Create a mock for GET /users/:id that echoes the ID back in the response"

Claude calls create_simulation with script:
  const id = request.path.split('/').pop();
  return { body: { id: id, name: "User " + id } };
Claude calls create_rule → POST /api/rules
Claude: "Done. GET /users/42 now returns {"id":"42","name":"User 42"}"

Create a minimal config

cat > config.json <<'EOF' { "rules": [ { "id": "hello", "name": "Hello World", "match": { "method": "GET", "path": "/hello" }, "buckets": [{ "weight": 100, "action": "simulate", "simulation_id": "hello-sim" }] } ], "simulations": [ { "id": "hello-sim", "protocol": "http", "response": { "status": 200, "body": { "message": "Hello from Mockwave!" } } } ] } EOF

Validate a config file

mockwave validate config.json ```

---

Config File Format

The JSON config file has two top-level arrays: rules and simulations.

{
  "rules": [ ...Rule... ],
  "simulations": [ ...Simulation... ]
}

Run with a local config file

docker run -p 8080:8080 -p 9090:9090 \ -v $(pwd)/config.json:/config.json \ ghcr.io/lfdubiela/mockwave:v0.1.0 \ start -f /config.json

DynamoDB backend (IAM role or env vars)

docker run -p 8080:8080 -p 9090:9090 \ -e AWS_ACCESS_KEY_ID=... \ -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=... \ -e AWS_REGION=us-east-1 \ ghcr.io/lfdubiela/mockwave:v0.1.0 \ start --store dynamodb ```

CLI Reference

mockwave [command]

Commands:
  start     Start the mock server
  validate  Validate a config file without starting the server
  version   Print version
  mcp       Start MCP server for AI assistant integration (Claude Code, etc.)

Flags (start):
  -f, --config string            Path to JSON config file (required for --store=json)
      --port int                 Mock server port (default 8080)
      --admin-port int           Admin UI/API port (default 9090)
      --protocols string         Comma-separated: http,graphql,soap,grpc (default "http")
      --grpc-port int            gRPC server port (default 50051)
      --grpc-proto string        Path to compiled .pb descriptor for gRPC proto conversion

  # Store backend
      --store string             Storage backend: json|dynamodb|mongo|cosmos (default "json")

  # DynamoDB
      --dynamo-rules-table string  DynamoDB table for rules (default "mockwave-rules")
      --dynamo-sims-table string   DynamoDB table for simulations (default "mockwave-simulations")
      --dynamo-region string       AWS region (default "us-east-1")
      --dynamo-endpoint string     Custom endpoint, e.g. http://localhost:8000

  # MongoDB
      --mongo-uri string          MongoDB connection URI (default "mongodb://localhost:27017")
      --mongo-db string           MongoDB database name (default "mockwave")

  # Cosmos DB
      --cosmos-uri string         Cosmos DB connection string (MongoDB API)
      --cosmos-db string          Cosmos DB database name (default "mockwave")

Admin REST API

All endpoints are on the admin port (default :9090).

MethodPathDescription
GET/api/rulesList all rules
POST/api/rulesCreate a rule
GET/api/rules/:idGet a rule
PUT/api/rules/:idUpdate a rule
DELETE/api/rules/:idDelete a rule
GET/api/simulationsList all simulations
POST/api/simulationsCreate a simulation
GET/api/simulations/:idGet a simulation
PUT/api/simulations/:idUpdate a simulation
DELETE/api/simulations/:idDelete a simulation
GET/api/openapi.jsonOpenAPI 3.0 spec (JSON)
GET/api/metricsCurrent metrics snapshot (JSON)
GET/api/metrics/streamSSE stream — one event per second
GET/api/unmatchedList captured unmatched requests
DELETE/api/unmatchedClear unmatched request buffer
POST/api/reloadTrigger hot-reload from store
GET/api/health{"status":"ok"}

MCP (Claude Code integration)

With Mockwave running, add to ~/.claude/mcp.json (create if it doesn't exist):

{
  "mcpServers": {
    "mockwave-local": {
      "command": "mockwave",
      "args": ["mcp", "--admin-url", "http://localhost:9090"]
    }
  }
}

Then ask Claude Code to do the work:

"Generate mocks from https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json"
"Create a mock for POST /checkout that returns 201 with an order ID"
"What requests are hitting mockwave but not matching any rule?"

AI Integration (MCP)

mockwave mcp exposes a Model Context Protocol server that lets Claude Code (and other MCP-compatible AI assistants) create, inspect, and delete rules and simulations on any Mockwave instance — local or remote.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-06
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Mockwave 是一个开源的多协议 mock 服务器。通过 JSON 定义规则和模拟,通过浏览器 UI 管理它们,或者让 AI 助手来做它 — Mockwave 会响应 HTTP、GraphQL、SOAP 和 gRPC 请求,并将流量分割为权重桶(例如,90% mock / 10% 转发到真实服务)。

⚡ 功能介绍

Mockwave 的功能包括:多协议支持(HTTP REST、GraphQL、SOAP、gRPC),流量分割,动态脚本支持(每个模拟的 JavaScript),以及实时管理 UI。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

安装 Mockwave 可以使用 Docker,方法是运行 `docker run -p 8080:8080 -p 9090:9090 -v $(pwd)/config.json:/config.json ghcr.io/lfdubiela/mockwave:v0.1.0 start -f /config.json`。

🚀 使用教程

使用 Mockwave 的快速入门包括:创建一个规则从自然语言描述中创建一个 mock,生成 mock 从现有的 OpenAPI spec 中生成 mock 等。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置 Mockwave 的 JSON 文件有两个顶级数组:`rules` 和 `simulations`。配置文件的格式如下: `{ "rules": [ ...Rule... ], "simulations": [ ...Simulation... ] }`。

🔌 API 说明

Mockwave 的 CLI 参考包括 `start`、`validate`、`version` 和 `mcp` 等命令。Admin REST API 的所有端点都在管理端口(默认 `:9090`)上。

🔄 工作流/模块

MCP(Claude Code 集成)允许 Mockwave 运行时添加到 `~/.claude/mcp.json` 中: `{ "mcpServers": { "mockwave-local": { "command": "mockwave", "args": ["mcp", "--admin-url", "http://localhost:9090"] } } }`。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-01

高质量的MCP工具,支持Goja脚本

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

mockwave 是一款Go开发的AI辅助工具。开源MCP工具:HTTP mock server with Goja scripting, MCP integration for AI-assisted rule gener。⭐6 · Go 主要应用场景包括:API测试和开发。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,Mockwave 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 Mockwave
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 mockwave
原始描述 开源MCP工具:HTTP mock server with Goja scripting, MCP integration for AI-assisted rule gener。⭐6 · Go
Topics mcpapi-testingdeveloper-toolsgojagolanghttp
GitHub https://github.com/lfdubiela/mockwave
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/lfdubiela/mockwave

收录时间:2026-06-01 · 更新时间:2026-06-02 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。