Loadster MCP

Loadster MCP

Loadster は、クラウド負荷テストおよびモニタリングプラットフォームです。組み込みの Model Context Protocol（MCP）サーバーにより、Claude、ChatGPT、Codex、 Cursor、VS Code などのAIエージェントが、負荷テストスクリプトの作成・実行、負荷テストシナリオの構築、モニターの設定、およびLoadsterアカウント内の結果分析を行うことができます。

このリポジトリは、そのサーバーに接続するための公開窓口です。各クライアントのセットアップスニペット、Claude Code プラグイン、およびMCPディレクトリにおけるLoadsterのリスティングの背後にあるメタデータが含まれています。サーバー自体はLoadsterが https://api.loadster.com/mcp でホストしており、そのソースコードはここでは公開されていません。

保守されている完全版ガイドは、LoadsterマニュアルのAIエージェントの章です。 このREADMEは短縮版です。

Loadster MCPエンドポイント

URL	https://api.loadster.com/mcp
トランスポート	Streamable HTTP
認証	OAuth 2.1（推奨）、または Authorization: Bearer ヘッダー内のMCPトークン
レジストリ名	com.loadster/loadster-mcp

OAuth は最も簡単な接続方法です。MCP OAuthをサポートするクライアントは、ブラウザでLoadsterに接続の承認を求めます。接続されたエージェントは、Loadster設定の AI Agents ページで確認または取り消すことができます。

MCPトークン は、OAuthを利用できないクライアント、CIジョブ、スクリプト化されたエージェント向けです。Loadsterダッシュボードの Settings → AI Agents → MCP Tokens で作成し、すぐにコピーしてください（一度しか表示されません）。それを Authorization: Bearer YOUR_TOKEN として送信します。トークンは作成されたチーム内であなたとして動作するため、パスワードと同様に扱ってください。

Claude Code を Loadster に接続する

最も簡単な方法は、このリポジトリのプラグインを使用することです。これにより、Loadster MCPサーバーと、適切な負荷テストワークフローを実現するいくつかのスキルが追加されます。

/plugin marketplace add loadster/loadster-mcp
/plugin install loadster@loadster

次に /mcp を実行し、loadster を選択して、ブラウザでOAuth接続を承認します。Claudeに "List my Loadster projects" のように尋ねて、アカウントにアクセスできることを確認してください。

プラグインを使用しない場合は、サーバーを直接追加すると、Claude CodeがOAuthの手順を案内します。

claude mcp add --transport http loadster https://api.loadster.com/mcp

または、ヘッドレス使用の場合はMCPトークンを使用します。

claude mcp add --transport http loadster https://api.loadster.com/mcp --header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

同等のプロジェクトレベルの .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "loadster": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.loadster.com/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop と claude.ai を Loadster に接続する

Claude Desktop と claude.ai は、OAuthを使用するカスタムコネクタとしてリモートMCPサーバーに接続します。

1. Settings → Connectors を開き、Add custom connector を選択します。
2. 名前とURL https://api.loadster.com/mcp を入力します。
3. Connect を選択し、ブラウザが開いたらLoadster OAuth接続を承認します。
4. 会話内でツールメニューを開き、Loadsterコネクタをオンにします。

ChatGPT と Codex を Loadster に接続する

Web上のChatGPTは、Developer mode（Settings → Security and login）で作成したプラグインを通じて接続します。 Plugins を開き、URL https://api.loadster.com/mcp で接続を追加し、ツールメニューから新しい会話に追加してOAuth接続を承認します。

ChatGPTデスクトップアプリのCodex、Codex CLI、Codex IDE拡張機能は、1つの設定を共有します。

codex mcp add loadster --url https://api.loadster.com/mcp
codex mcp login loadster

または、~/.codex/config.toml 内のMCPトークンを使用します。

[mcp_servers.loadster]
url = "https://api.loadster.com/mcp"
bearer_token_env_var = "LOADSTER_MCP_TOKEN"

Cursor を Loadster に接続する

または、プロジェクトの .cursor/mcp.json（または全プロジェクトの ~/.cursor/mcp.json）に追加し、Cursorが最初に接続するときにOAuth接続を承認します。

{
  "mcpServers": {
    "loadster": {
      "url": "https://api.loadster.com/mcp"
    }
  }
}

代わりにMCPトークンを使用するには、"headers": { "Authorization": "Bearer ${env:LOADSTER_MCP_TOKEN}" } を追加し、Cursorを起動する前に環境で LOADSTER_MCP_TOKEN を設定します。

VS Code を Loadster に接続する

または、コマンドパレットから MCP: Add Server を実行するか、.vscode/mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "loadster": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.loadster.com/mcp"
    }
  }
}

MCPトークンを使用するには、promptString 入力を "password": true で宣言し、それを Authorization ヘッダーで参照します。マニュアルに 完全な例があります。

他のMCPクライアントを Loadster に接続する

Streamable HTTP経由でリモートサーバーをサポートするクライアントは、同じ方法で接続できます。ローカル（stdio）サーバーのみをサポートするクライアントの場合は、mcp-remote ブリッジが通常機能します。 トークンを使用する代わりにOAuthフローを実行するには、--header 引数を省略します。

{
  "mcpServers": {
    "loadster": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.loadster.com/mcp", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"]
    }
  }
}

エージェントが Loadster でできること

サーバーはLoadsterダッシュボードの大部分を公開しています。クライアントは接続時にライブツールリストを取得するため、この表はサーフェスのマップであり、真実の情報源ではありません。

グループ	ツール
プロジェクトとドキュメント	list_projects, get_documentation, get_scripting_api, get_example, list_command_types, get_command_schema, get_variable_schema
スクリプト	list_scripts, get_script, create_script, update_script, duplicate_script, delete_script, import_script, validate_script, play_script, get_play_status, stop_script, get_step_detail, get_screenshot, list_script_revisions, get_script_revision, restore_script_revision, list_script_assets, get_script_asset, put_script_asset, delete_script_asset
データセット	list_datasets, get_dataset, create_dataset, update_dataset, append_dataset_rows, delete_dataset
シナリオとエンジン	list_scenarios, get_scenario, create_scenario, update_scenario, delete_scenario, list_engines
負荷テストレポート	list_load_tests, get_load_test_report, update_load_test_notes
モニタリング	list_monitoring_locations, list_monitors, get_monitor, create_monitor, update_monitor, disable_monitor, delete_monitor, list_monitor_cycles, get_monitor_cycle_detail, get_monitoring_summary, list_incidents, get_incident
フィードバック	submit_feedback

一部の操作は意図的に人間に委ねられています。エージェントは、完全な負荷テストの起動や停止、モニターの有効化、通知ポリシーやメンテナンスウィンドウの管理、チーム・請求・Fuelの管理を行うことはできません。エージェントはすべてを準備し、起動ボタンを押すのはあなたです。

すべてのツールにはMCPアノテーション（readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint）が含まれているため、これらを尊重するクライアントは書き込みや削除の前にプロンプトを表示できます。

AI負荷テストの安全慣行

• エージェントはあなたのアカウントで動作します。 チームが表示する同じスクリプト、シナリオ、データセット、モニターを編集します。 スクリプトの変更は復元可能なリビジョンを作成しますが、提案された変更を確認し、実験を独自のプロジェクトに保持することをお勧めします。
• 自分のものだけをテストします。 スクリプトは、所有またはテストを許可されたシステムのみを対象にします。スクリプトを再生すると単一のボットが実行されますが、いずれにせよあなたの責任です。
• アクセスを制限します。 エージェントまたはマシンごとに1つのトークンを使用し、明確に名前を付け、使用しなくなったものは取り消します。 AI AgentsページでOAuth接続を確認します。

サポート

• セットアップのヘルプと質問: help@loadster.com
• セキュリティの問題: SECURITY.md を参照
• このリポジトリの内容（README、プラグイン、ディレクトリメタデータ）の問題: ここでissueを開いてください

このリポジトリの内容

パス	目的
server.json	公式MCPレジストリ へのLoadsterのエントリ
glama.json	Glama リスティングのメンテナーメタデータ
.claude-plugin/, .mcp.json, skills/	Claude Codeプラグインとそのマーケットプレイスマニフェスト
.github/workflows/	プッシュごとの検証、リリース時のレジストリ公開

ライセンス

このリポジトリの内容は、MITライセンス の下で公開されています。Loadsterサービス自体は Loadsterの利用規約 に準拠しています。