Loadster MCP

官方

負載測試與合成監控。使用Playwright、Browser Bots或Protocol Bots測試您的網站。透過MCP建立並執行測試腳本、配置負載測試、分析測試結果，以及設定監控。

你可以用 Loadster MCP 做什麼？

列出專案並檢視文件 — 要求查看您的 Loadster 專案或透過 list_projects 和 get_documentation 取得 API 文件。
建立和編輯負載測試腳本 — 讓助理使用 create_script、validate_script 和 update_script 來撰寫、驗證或更新腳本。
管理資料集和情境 — 使用 create_dataset 和 create_scenario 建立或修改測試資料與情境設定。
設定和檢視監控 — 使用 create_monitor 和 list_incidents 建立或檢查監控與事件的狀態。
分析負載測試報告 — 透過 get_load_test_report 和 update_load_test_notes 擷取過去的測試結果並新增備註。

文件

Loadster MCP

Loadster 是一個雲端負載測試與監控平台。其內建的 Model Context Protocol（MCP）伺服器可讓 Claude、ChatGPT、Codex、 Cursor 和 VS Code 等 AI 代理程式編寫和執行負載測試腳本、建置負載測試情境、設定監控器，並在您的 Loadster 帳戶中分析結果。

此儲存庫是連線至該伺服器的公開入口：包含各用戶端的設定片段、Claude Code 外掛程式，以及 Loadster 在 MCP 目錄中清單背後的後設資料。伺服器本身由 Loadster 託管於 https://api.loadster.com/mcp，其原始碼未在此發布。

完整且詳盡的指南是 Loadster 手冊中的 AI 代理程式章節。本 README 為簡短版本。

Loadster MCP 端點


URL	`https://api.loadster.com/mcp`
傳輸方式	Streamable HTTP
驗證	OAuth 2.1（建議），或於 `Authorization: Bearer` 標頭中使用 MCP token
註冊名稱	`com.loadster/loadster-mcp`

OAuth 是最簡便的連線方式。支援 MCP OAuth 的用戶端會將您導向 Loadster，讓您在瀏覽器中核准連線，您也可以在 Loadster 設定中的 AI 代理程式 頁面檢視或撤銷已連線的代理程式。

MCP tokens 適用於無法使用 OAuth 的用戶端，以及 CI 工作和腳本化代理程式。請在 Loadster 儀表板的 設定 → AI 代理程式 → MCP Tokens 中建立一個，並立即複製（僅顯示一次），然後以 Authorization: Bearer YOUR_TOKEN 傳送。Token 會以您的身分在所屬團隊內運作，請視同密碼妥善保管。

將 Claude Code 連線至 Loadster

最快的方式是使用此儲存庫中的外掛程式，它會新增 Loadster MCP 伺服器，以及一些編碼了合理負載測試工作流程的技能：

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

然後執行 /mcp，選擇 loadster，並在瀏覽器中核准 OAuth 連線。詢問 Claude 類似 "列出我的 Loadster 專案" 的內容，以確認它可以存取您的帳戶。

若未使用外掛程式，可直接新增伺服器，Claude Code 會引導您完成 OAuth：

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

或使用 MCP token，適用於無頭模式：

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

等效的專案層級 .mcp.json：

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

將 Claude Desktop 和 claude.ai 連線至 Loadster

Claude Desktop 和 claude.ai 以自訂連接器連線至遠端 MCP 伺服器，這些連接器使用 OAuth。

開啟 設定 → 連接器，然後選擇 新增自訂連接器。
輸入名稱和 URL https://api.loadster.com/mcp。
選擇連線，並在瀏覽器開啟時核准 Loadster OAuth 連線。
在對話中，開啟工具選單並啟用 Loadster 連接器。

將 ChatGPT 和 Codex 連線至 Loadster

網頁版 ChatGPT 透過在 開發者模式（設定 → 安全性與登入）中建立的外掛程式連線。開啟 外掛程式，使用 URL https://api.loadster.com/mcp 新增連線，然後從工具選單將其新增至新對話，並核准 OAuth 連線。

ChatGPT 桌面應用程式中的 Codex、Codex CLI 和 Codex IDE 擴充功能共用一個設定：

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

或使用 ~/.codex/config.toml 中的 MCP token：

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

將 Cursor 連線至 Loadster

或將其新增至專案中的 .cursor/mcp.json（或所有專案的 ~/.cursor/mcp.json），並在 Cursor 首次連線時核准 OAuth 連線：

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

若要改用 MCP token，請新增 "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:LOADSTER_MCP_TOKEN}" }，並在啟動 Cursor 前於環境中設定 LOADSTER_MCP_TOKEN。

將 VS Code 連線至 Loadster

或從命令面板執行 MCP: Add Server，或將其新增至 .vscode/mcp.json：

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

若要使用 MCP token，請宣告一個帶有 "password": true 的 promptString 輸入，並在 Authorization 標頭中引用它。手冊中有完整範例。

將其他 MCP 用戶端連線至 Loadster

任何支援透過 Streamable HTTP 連線遠端伺服器的用戶端，都可以用相同方式連線。對於僅支援本機（stdio）伺服器的用戶端，mcp-remote 橋接器通常可以運作。省略 --header 參數，讓它執行 OAuth 流程，而非使用 token：

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

代理程式可以使用 Loadster 做什麼

伺服器公開了 Loadster 儀表板的大部分功能。用戶端連線時會擷取即時工具清單，因此此表格是功能範圍的概覽，而非唯一依據。

群組	工具
專案與文件	`list_projects`, `get_documentation`, `get_scripting_api`, `get_example`, `list_command_types`, `get_command_schema`, `get_variable_schema`
腳本	`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`
資料集	`list_datasets`, `get_dataset`, `create_dataset`, `update_dataset`, `append_dataset_rows`, `delete_dataset`
情境與引擎	`list_scenarios`, `get_scenario`, `create_scenario`, `update_scenario`, `delete_scenario`, `list_engines`
負載測試報告	`list_load_tests`, `get_load_test_report`, `update_load_test_notes`
監控	`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`
意見回饋	`submit_feedback`

某些操作刻意保留給人類。代理程式無法啟動或停止完整的負載測試、啟用監控器、管理通知政策或維護時段，也無法管理您的團隊、帳單或 Fuel。它會準備好一切並交接，讓您按下啟動按鈕。

每個工具都帶有 MCP 註解（readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint），因此支援這些註解的用戶端可以在寫入和刪除前提示。

AI 負載測試的安全實務

代理程式會在您的帳戶中運作。 它會編輯您的團隊所見的相同腳本、情境、資料集和監控器。腳本變更會建立可還原的修訂版本，但檢閱建議的變更並將實驗保留在自己的專案中，仍是個好主意。
只測試您擁有的系統。 僅將腳本指向您擁有或獲授權測試的系統。執行腳本會執行單一機器人，但無論如何，這是您的責任。
限制您的存取範圍。 每個代理程式或機器使用一個 token，清楚命名，並撤銷任何不再使用的 token。在 AI 代理程式頁面檢閱 OAuth 連線。

支援

設定協助與問題：help@loadster.com
安全性問題：請參閱 SECURITY.md
此儲存庫內容（README、外掛程式或目錄後設資料）的問題：請在此開啟 issue

此儲存庫的內容

路徑	用途
`server.json`	Loadster 在官方 MCP 註冊表中的條目
`glama.json`	Glama 清單的維護者後設資料
`.claude-plugin/`, `.mcp.json`, `skills/`	Claude Code 外掛程式及其 marketplace 清單
`.github/workflows/`	每次推送時的驗證，以及發布時的註冊表發布

授權

此儲存庫的內容以 MIT 授權發布。Loadster 服務本身則受 Loadster 服務條款規範。