Cursor+Apifox MCP Server接口自动化新范式探索

传统接口自动化测试在实践中面临多个老生常谈的痛点：

1、接口文档不完整或不规范‌：许多项目缺乏完善文档导致测试设计困难，需频繁与开发沟通或抓包获取报文‌

2、维护成本高与效率瓶颈‌：用例设计耗时、脚本编写重复且文档更新滞后，迭代中维护负担加重‌

3、工具友好性差‌：主流工具如Postman或JMeter可管理性弱，对非编码人员不友好且反向用例支持不足‌

......

这些直接影响测试效率和可靠性；近期，AI盛行，引入AI新技术后，显著提升了自动化效能‌；接下来展开说说我最近结合Cursor和Apifox MCP Server探索的一套接口自动化新范式----》

一、核心概念

Cursor‌是一个类VSCode的智能编程IDE，集成了GPT-5、Claude 4.0等先进大语言模型(LLM)，本质上是一个内置AI助手的VSCode。它不仅支持自然语言编程，还提供从代码编写、调试、重构到部署的智能辅助；

Apifox作为一体化 API 管理平台，具备以下几大核心功能：

1. API 设计与文档管理
2. API 调试与测试
3. API Mock 能力
4. API 自动化测试
5. 团队协作与权限管理
6. 数据导入导出与集成
7. 环境与变量管理

Apifox 官方文档（参考：Apifox 帮助文档）

Apifox MCP Server 是连接 API 文档与 AI 开发工具的核心组件，其主要功能是将 Apifox 项目内的接口文档转化为 AI 可读的数据源，从而提升开发自动化效率

二、Apifox MCP Server 配置、应用场景

Apifox MCP Server 配置前置条件

1. 已安装 Node.js 环境（版本号 >= 18）

2. 任意一个支持 MCP 的客户端，比如 Cursor等AI IDE，或者通义灵码等AI编程插件。

3. 需要按照以下步骤获取 Apifox 个人访问令牌和项目ID

apifox生成api访问令牌：

通过apifox导入api文档后，拿到项目id:

Cursor配置apifox mcp,用上面拿到的项目id和访问令牌替换一下就可以了

我们可以使用这个工具做这些：

• 请通过 MCP 获取 API 文档中新增客户接口？
• 通过mcp获取api文档中【获取置业顾问的客户列表】接口，并生成接口用例
• 需求如下：有一批外部客户需要录入系统，并针对这批客户做跟进和分配，先分析需求涉及接口（可通过mcp读取api文档），并给出最终设计方案

......

三、端到端接口自动化流程

现有接口自动化框架基于python+request+pytest,目录如下：

request_auto/
├── apis/
│   ├── consultant_api.py
│   ├── customer_api.py
│   └── opp_api.py
├── configs/
│   ├── global_conf.yaml
│   └── global_data.yaml
├── core/
│   ├── http_client.py
│   ├── logger.py
│   ├── report.py
│   ├── utils.py
│   └── yaml_loader.py
├── logs/
│   ├── 2025-08-14.log
│   ├── 2025-08-15.log
│   └── pytest.log
├── reports/
│   └── report.html
├── tests/
│   ├── test_add_cst.py
│   ├── test_consultant_api.py
│   └── test_opp_api.py
├── conftest.py
├── pytest.ini
├── requirements.txt
├── run.py
└── venv/（虚拟环境，已省略具体内容）

现在需要Apifox MCP去读取api，然后生成接口测试用例----》

首先需要定义API 接口测试规范（根据实际要求调整）：

---
alwaysApply: true
---# API 接口测试规范
apis\ 目录用于封装所有接口请求方法，并暴露所有可输入的入参，确保接口调用的灵活性和可维护性。每个接口应对应一个方法，方法参数应覆盖接口所有可配置字段。tests\ 目录用于编写测试用例，主要负责：
- 控制测试输入（如构造标准请求体、边界值、异常参数等）
- 校验接口输出（如状态码、业务码、错误信息、关键字段等）
- 覆盖基础功能、异常情况、必填项校验等核心测试场景通过 apis\ 和 tests\ 的分层设计，实现接口请求与测试逻辑的解耦，提升代码复用性和测试覆盖率。# 编写测试用例规范
在进行API请求测试时，优先采用API文档示例的标准请求体（body）作为测试输入。如果示例中入参基本为空，则仅需填写接口所有【必填】字段，构造最小可用请求体进行测试。这样可以确保测试的有效性和覆盖接口的核心校验逻辑。## 测试场景覆盖要求
### 1. 基础功能测试
- **目标**：验证接口基本功能是否正常
- **要求**：- 使用有效参数组合调用接口- 验证接口返回预期结果- 检查关键业务逻辑是否正确执行### 2. 异常情况测试
- **目标**：验证接口的健壮性和错误处理能力
- **要求**：- 测试无效参数组合（错误类型、错误格式等）- 验证接口返回合理的错误码和错误信息- 检查接口是否对异常输入有保护机制### 3. 必填项检查
- **目标**：验证必填字段的校验逻辑
- **要求**：- 接口文档中标识为【必需】字段才需要校验，非必需字段无需校验- 验证接口返回正确的错误提示- 检查错误信息是否明确指示缺失的必填字段<!-- ### 4. 边界值测试
- **目标**：验证接口对边界值的处理
- **要求**：- 测试字段的最小值、最大值- 测试字符串长度的边界情况- 测试数值范围的边界情况- 验证接口对超出边界值的处理方式 -->## 接口响应验证点1. **状态码检查**- 验证 HTTP 状态码是否符合预期- 成功场景通常为 200/201- 错误场景根据规范验证 4xx/5xx2. **业务状态码检查**- 验证 retCode 是否符合预期- 成功场景通常为 0 或特定成功码- 错误场景验证错误码是否准确3. **错误信息检查**- 验证 errMsg 是否清晰明确- 错误信息应能帮助定位问题- 错误信息应避免技术细节暴露4. **其他字段验证**- 验证关键业务字段是否存在- 验证字段值是否符合预期- 验证数据一致性（如请求/响应匹配）

实际效果演示：

1.通过mcp获取api文档中【新增跟进记录】接口详情
2.根据项目中已有的测试用例模板，完善【新增跟进记录】接口测试用例

基本能够补充基础接口测试用例（如mdc中所示的），若达不到要求，可在当前对话框细化完善；但若接口业务逻辑比较深的话，仍需训练！

总而言之，Apifox MCP Server是一个比较好用的接口自动化工具，结合Cursor+Apifox MCP Server+Apifox可以达成：

1、接口自动化显著提效-基础用例自动补充

2、规范了接口文档，实现开发、测试、产品需求对称

评论去看看你们的实战效果呀------》