Basándose en los cimientos de enero, febrero redobla los esfuerzos en el MCP y la experiencia de prueba, ofreciendo información de depuración más completa, ejecución paralela para los Conjuntos de Pruebas, datos de prueba compartidos entre escenarios, un informe de prueba completamente rediseñado y una migración fluida de Hoppscotch.
Hola usuarios de Apidog,
Enero introdujo el Cliente MCP y los Conjuntos de Pruebas. Febrero se trata de dejarlos listos para producción.
Hemos perfeccionado la experiencia de depuración de MCP con vistas previas de contenido más ricas: renderizado de Markdown, visualización de imágenes y acceso directo al campo de Contenido. Los Conjuntos de Pruebas ahora admiten la ejecución paralela para ejecuciones de regresión dramáticamente más rápidas. Un nuevo sistema de Datos de Prueba Compartidos elimina la configuración de datos redundante en todos los escenarios. Y el informe de prueba ha sido completamente rediseñado desde cero con una visualización de pasos estructurada y filtrado de fallos.
Además de eso, hemos incluido la importación de colecciones de Hoppscotch, mejoras en la depuración de SSE y una larga lista de correcciones para mejorar la calidad de vida en ocho lanzamientos este mes.
Aquí está todo lo nuevo este mes 👇
⭐ Nuevas Actualizaciones
🔥 Experiencia de Depuración del Cliente MCP Refinada
Al depurar servidores MCP con el Cliente MCP integrado de Apidog, la experiencia de visualización de respuestas se ha mejorado exhaustivamente con capacidades de verificación y vista previa de contenido más convenientes.
1. Visualización Directa del Campo de Contenido
Al depurar un servidor MCP en Apidog, ahora puede ver el campo Content de la respuesta directamente en la pestaña "Content", sin tener que buscar en el JSON sin formato para encontrar lo que necesita. La pestaña "Raw" (Sin procesar) aún proporciona la carga útil JSON-RPC completa para una inspección profunda, dándole lo mejor de ambos mundos según su contexto de depuración.
2. Vista Previa de Renderizado de Markdown
Cuando una respuesta MCP contiene contenido Markdown, ahora puede alternar entre Markdown sin procesar y una vista previa renderizada. Esto facilita la verificación visual de documentación formateada, contenido README o cualquier texto estructurado devuelto por sus herramientas MCP, sin salir del depurador.
3. Vista Previa de Imágenes
Las imágenes en las respuestas MCP ahora se renderizan directamente en la pestaña "Preview" (Vista previa), lo que permite a los desarrolladores verificar rápidamente el contenido y el formato de la imagen sin herramientas externas. Esto es particularmente útil al depurar herramientas MCP que devuelven capturas de pantalla, gráficos o elementos visuales generados.
Juntas, estas tres mejoras transforman el Cliente MCP de un inspector de protocolo sin formato en un entorno de depuración de alta fidelidad, uno en el que puede ver exactamente lo que ven sus agentes de IA.
🚀 Conjuntos de Pruebas: Ejecución Paralela y Programación Consciente del Entorno
Basándonos en el lanzamiento de los Conjuntos de Pruebas de enero, estamos agregando dos capacidades que hacen que la orquestación sea significativamente más potente.
Modo de Ejecución Paralela
Los Conjuntos de Pruebas ahora admiten un modo de ejecución "Parallel" (Paralelo), lo que permite que múltiples casos de prueba y escenarios se ejecuten concurrentemente. Puede configurar de forma flexible las reglas de ejecución paralela para reducir drásticamente el tiempo total de prueba, especialmente valioso para suites de regresión a gran escala donde la ejecución secuencial se convierte en un cuello de botella.
Comparación de Modos de Ejecución:
| Modo | Comportamiento |
|---|---|
| Secuencial | Los escenarios se ejecutan en orden. Las variables persisten y se propagan a través de los pasos del escenario, ideal para flujos de trabajo dependientes. |
| Paralelo | Múltiples escenarios se ejecutan concurrentemente para una velocidad máxima. Nota: la concurrencia aísla el contexto entre escenarios; los casos que dependen de variables ascendentes pueden necesitar ser reestructurados. |
Nota: La aceleración real depende de los recursos de hardware disponibles de la máquina que ejecuta las pruebas.
Las Tareas Programadas Ahora Soportan la Selección de Entorno
Al crear tareas programadas para Conjuntos de Pruebas, ahora puede seleccionar el entorno de destino, lo que permite un control preciso sobre la ejecución automatizada en diferentes entornos (por ejemplo, staging, producción). Esto significa que puede programar la misma suite para que se ejecute en múltiples entornos con diferentes cadencias, una capacidad crítica para equipos que gestionan pipelines de implementación de múltiples etapas.
🆕 Datos de Prueba Compartidos: Reutilización entre Escenarios
Una capacidad completamente nueva en esta versión: Shared Test Data (Datos de Prueba Compartidos). Ahora puede crear conjuntos de datos de prueba comunes que son reutilizables en múltiples escenarios de prueba, cambiando fundamentalmente la forma en que los equipos gestionan los datos de prueba a escala.
Por qué esto importa:
Anteriormente, cada escenario de prueba mantenía sus propios datos de prueba aislados. Si diez escenarios necesitaban las mismas credenciales de usuario, detalles de pago o catálogo de productos, tenía que duplicar esos datos diez veces y mantenerlos en diez lugares.
Los Datos de Prueba Compartidos resuelven esto introduciendo una capa de datos centralizada:
- Crear una vez, usar en todas partes: Defina un conjunto de datos una vez y referéncielo desde cualquier escenario de prueba en su proyecto.
- Fuente única de verdad: Actualice los datos compartidos en un solo lugar, y cada escenario que los referencia recoge el cambio automáticamente.
- Pruebas estandarizadas: Asegura que todos los escenarios se prueben contra datos consistentes y validados, eliminando sutiles discrepancias causadas por la deriva de copiar y pegar.
Esto es especialmente potente cuando se combina con el nuevo modo de ejecución paralela, ya que los datos compartidos proporcionan una base estable para ejecuciones de pruebas concurrentes.
📊 Informes de Prueba: Rediseño Completo
La experiencia del informe de prueba ha sido reconstruida desde cero este mes, entregada en dos lanzamientos (v2.8.4 y v2.8.11).
Visualización de Pasos Estructurada (v2.8.4)
Toda la interfaz de usuario del informe de prueba ha sido rediseñada para admitir la visualización estructurada de todos los pasos de prueba. En lugar de un registro plano, ahora ve una vista jerárquica que refleja el flujo de ejecución real, lo que aclara inmediatamente qué escenario, caso y paso produjeron cada resultado. La lista de informes de prueba también se ha optimizado con capacidades de visualización y filtrado estructuradas.
Filtrado de Casos Fallidos (v2.8.11)
Basándonos en la base rediseñada, hemos agregado un filtro de casos fallidos y una inspección detallada a nivel de paso, lo que le ayuda a identificar rápidamente los fallos y a comprender exactamente qué salió mal en cada paso.
El informe adapta inteligentemente su visualización en función de su contexto de visualización:
- Visualización de todos los pasos: Se presenta en una estructura de árbol que muestra claramente la jerarquía de los pasos y el contexto de ejecución.
- Filtrado de casos fallidos: Cambia automáticamente a una lista plana que agrega todos los pasos fallidos para una rápida identificación de problemas.
La combinación de visualización estructurada y filtrado inteligente significa que puede pasar de "la suite falló" a "aquí está la aserción exacta que se rompió" en segundos en lugar de minutos.
🔗 Importación de Colecciones de Hoppscotch
Para los equipos que migran de Hoppscotch, Apidog ahora admite la importación directa de Colecciones de Hoppscotch. Simplemente exporte sus colecciones de Hoppscotch e impórtelas a Apidog; sus endpoints, parámetros, encabezados y cuerpos de solicitud se conservan, lo que facilita la transición.
Esto se une a nuestro soporte de importación existente para Postman, Swagger/OpenAPI, Insomnia y otros formatos, reforzando la posición de Apidog como una plataforma API universal que se adapta a sus necesidades.
⚡️ Optimizaciones
Más allá de las características principales, hemos implementado una serie de mejoras en la calidad de vida:
- IU de Ramas Protegidas: Rediseñamos la interacción de las ramas protegidas para un flujo de trabajo más limpio e intuitivo.
- UX de Campos Comunes Preestablecidos: Mejoramos la interfaz para aplicar campos comunes preestablecidos a los endpoints, reduciendo la fricción en la reutilización de esquemas.
- Objeto Global
cryptoen Scripts: Los scripts de pre y post procesamiento ahora admiten el objeto globalcrypto, lo que permite operaciones criptográficas (hashing, HMAC, cifrado) directamente en sus scripts de prueba sin dependencias externas. - Depuración de SSE: Al depurar endpoints de SSE (Server-Sent Events), Apidog ahora maneja correctamente los saltos de línea
\r\n, asegurando un análisis preciso del flujo de eventos. - Flujo de Invitación a Proyectos: Optimizamos el proceso de invitación de colaboradores para unirse a un proyecto, haciendo que la incorporación del equipo sea más fluida.
- Lista de Informes de Prueba: La vista de lista de informes de prueba ahora admite visualización estructurada y filtrado, lo que facilita la navegación por grandes historiales de pruebas.
🐞 Correcciones de Errores
Resolvimos un total de 17 errores en ocho versiones este mes. Aquí están los aspectos más destacados:
Pruebas y Automatización:
- Se corrigió un problema por el cual el contador de bucles se mostraba como 0 en los informes de prueba al usar
{{variable}}como contador de iteraciones en pruebas automatizadas. - Se corrigió un problema por el cual la validación de respuesta no podía configurarse al ejecutar datos de prueba por lotes desde la página del caso de prueba.
- Se corrigió un problema por el cual los endpoints de solicitud personalizados ocasionalmente no incluían autenticación durante la ejecución automatizada de escenarios de prueba si el endpoint no cambiaba a autenticación.
Importación y Exportación de Datos:
- Se corrigió un problema por el cual los archivos RAML no podían importarse en Apidog.
- Se corrigió un problema por el cual las colecciones de Hoppscotch no se importaban en ciertos casos.
- Se corrigió un problema por el cual la generación de código SQL a partir de un esquema no usaba el nombre del esquema como nombre de la tabla, lo que resultaba en que todos los nombres de las tablas fueran
tableName.
Endpoint y Depuración:
- Se corrigió un problema por el cual el contenido de la respuesta de los endpoints de Socket no se formateaba.
- Se corrigió un problema por el cual el campo de entrada del parámetro de encabezado perdía el foco después de escribir el primer carácter cuando el nombre del campo estaba en inglés.
- Se corrigió un problema por el cual guardar directamente una solicitud rápida en una subcarpeta la movía incorrectamente a la carpeta raíz (v2.8.9).
- Se corrigió un problema por el cual cambiar el nombre de una solicitud rápida ocasionalmente no se guardaba.
Plataforma y Gobernanza:
- Se corrigió un error 500 que ocurría en ciertos casos al configurar roles personalizados a nivel de organización.
- Se corrigió un problema por el cual las ramas eliminadas no liberaban los enlaces de slugs de URL personalizados de SEO de los endpoints.
- Se corrigió la validación de URL en la configuración de navegación de la documentación publicada.
🌟 Mirando Hacia Adelante
Los ocho lanzamientos de febrero reflejan nuestro compromiso de lanzar rápidamente e iterar en base a los comentarios. A medida que avanzamos a marzo, continuamos profundizando la experiencia de depuración de MCP, expandiendo las capacidades de orquestación de Test Suite e invirtiendo en los flujos de trabajo nativos de IA que definirán la próxima generación de desarrollo de API.
También estamos trabajando activamente en integraciones más profundas de Git y edición en modo de texto para alinearnos con los hábitos de desarrollo git-first, manténganse atentos.
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