Ceci est une série en 10 parties expliquant comment Apidog a développé Apidog CLI, un outil en ligne de commande pour le test d'API et la gestion du cycle de vie des API. Lisez dans l'ordre ou accédez directement à n'importe quel article qui vous intéresse :
| Titre | Mise au point | |
|---|---|---|
| 1 | Nous avons construit 126 outils MCP. Mais ce n'est pas la meilleure solution pour les Agents | Découverte du problème |
| 2 | Pourquoi nous avons développé le tout nouveau Apidog CLI | Développement de l'architecture |
| 3 | La règle d'or : le CLI produit des faits, le modèle agit sur les faits | Philosophie fondamentale |
| 4 | agentHints : Apprendre aux CLI à parler aux Agents |
Sortie structurée |
| 5 | COMPÉTENCE : Transférer l'expérience opérationnelle en tant que code | Expérience opérationnelle |
| 6 | Les chiffres ne mentent pas : 30 % d'appels d'outils en moins, 25 % de jetons en moins | Résultats quantitatifs |
| 7 | Du PRD à la boucle de test : un flux de travail complet d'agent avec Apidog CLI | Tutoriel pratique |
| 8 | Pourquoi la compatibilité CI/CD est non négociable pour les outils d'agent | Perspective DevOps |
| 9 | Branche IA : des modifications de projet plus sûres avec les Agents IA | Couche de sécurité |
| 10 | Le "Spec-First" c'était hier. Bienvenue au "Skill-First". | Vision et avenir |
Nous avons conçu CLI + SKILL pour gérer ce que le MCP n'optimise pas : des flux de travail complexes avec des portes de validation et une exécution structurée.
Le MCP continue de remplir son rôle
Avant de nous plonger dans CLI + SKILL, clarifions : Apidog MCP est toujours disponible et maintenu.
Le MCP fournit des connexions d'outils standardisées suivant le protocole – ce qui est précieux pour :
- Des opérations simples et bien définies
- Les utilisateurs qui préfèrent les flux de travail basés sur le MCP
- L'intégration de l'écosystème avec des clients compatibles MCP
Nous n'avons pas remplacé le MCP. Nous avons construit CLI + SKILL pour le compléter.
Ce que nous avons découvert, c'est que le MCP excelle à connecter des outils, mais pour les flux de travail complexes de R&D – des processus en plusieurs étapes avec validation, relecture et vérification – les Agents bénéficient de processus d'ingénierie exécutables. C'est là qu'intervient CLI + SKILL.
Voyez les choses ainsi :
| Type de tâche | Approche recommandée |
|---|---|
| Appel d'outil simple (ex : obtenir un point de terminaison) | MCP ou CLI – les deux fonctionnent |
| Flux de travail multi-étapes (ex : créer un test, valider, exécuter) | CLI + SKILL – meilleure expérience |
| Intégration CI/CD | CLI – ajustement natif |
| Intégration de l'écosystème MCP | MCP – norme de protocole |
L'ancien CLI : exécuter les tests à la fin
Apidog CLI a longtemps été le point d'entrée en ligne de commande pour l'exécution des tests d'API.
apidog run --project <projectId> --test-scenario <scenarioId> --environment <environmentId>Cette base reste importante. Les équipes ont besoin d'un moyen fiable pour :
- Exécuter des tests API depuis le terminal
- Générer des rapports dans les pipelines CI
- Maintenir les portes de qualité dans les flux de travail d'automatisation
Mais l'ancien CLI était principalement centré sur l'exécution des tests. Il apparaissait près de la fin du flux de travail :
Concevoir → Documenter → Simuler → Déboguer → Tester → [Le CLI exécute les tests]Le CLI était la dernière étape — après que tout le reste soit terminé.
La nouvelle exigence : les agents ont besoin de plus
Le développement d'API est en train de changer.
Les agents IA participent désormais à :
| Étape | Activité de l'agent |
|---|---|
| Conception d'API | Génération de définitions de points de terminaison à partir du PRD |
| Génération de tests | Création de cas de test à partir des spécifications d'API |
| Débogage | Analyse des échecs, suggestion de correctifs |
| Migration | Déplacement d'API entre projets |
| Maintenance | Mise à jour des tests lorsque les API changent |
Pour ces workflows, un CLI ne peut pas se contenter d'être la dernière étape qui exécute des tests existants.
Il doit également offrir aux Agents un moyen stable de :
- Lire les ressources API (points de terminaison, schémas, environnements)
- Créer ou mettre à jour des ressources de test (cas de test, scénarios de test)
- Valider les modifications structurées avant l'écriture
- Les réécrire dans le projet
- Vérifier le résultat
Expansion systématique, pas ajout incrémentiel
Le nouveau Apidog CLI ne consiste pas seulement à ajouter quelques commandes à l'ancien CLI.
Il s'agit d'introduire systématiquement les capacités fondamentales d'Apidog dans le CLI, en en faisant une couche de flux de travail pour les développeurs, les scripts et les agents IA.
| Ancienne question CLI | Nouvelle question CLI |
|---|---|
| "Comment exécuter des tests Apidog en externe ?" | "Comment les Agents IA peuvent-ils utiliser Apidog de manière stable ?" |
Les limites architecturales sous-jacentes ont considérablement changé.
MCP vs CLI : Comparaison des chaînes d'exécution
Comparons les chaînes d'exécution typiques pour les flux de travail complexes.
Voie MCP (Bonne pour la connexion d'outils)
Initialiser la session MCP
↓
Charger la liste des outils + les descriptions des outils
↓
L'Agent sélectionne l'outil
↓
Rechercher d'autres outils (listOpenApiEndpoints)
↓
Obtenir le schéma (getOpenApiDetails)
↓
Exécuter l'appel HTTP (executeOpenApi)Force du MCP : Protocole standardisé pour connecter les outils aux agents.
Placement de la complexité : La majeure partie de la complexité se trouve dans le contexte du modèle et l'étape de sélection des outils. L'Agent doit comprendre :
- Les listes d'outils
- Les descriptions d'outils
- Les schémas d'entrée
- Les séquences d'appels
- Les structures de retour
Où cela fonctionne bien : Opérations simples avec un mappage outil-tâche clair.
Où cela devient difficile : Flux de travail complexes où l'Agent doit orchestrer plusieurs outils, comprendre la sémantique du produit et gérer la validation.
Voie CLI + SKILL (Mieux pour les flux de travail complexes)
SKILL juge le type de tâche
↓
Le CLI exécute des commandes sémantiques produit
↓
cli-schema valide la structure
↓
agentHints fournit des suggestions d'étapes suivantes
↓
Boucle de vérification (obtenir une relecture ou apidog run)Force de CLI + SKILL : Distribue la complexité dans le système d'ingénierie.
Placement de la complexité :
- SKILL : Méthodologie et guidage du flux de travail
- CLI : Exécution sémantique du produit
- cli-schema : Validation avant l'écriture
- agentHints : Navigation après l'exécution
Où cela fonctionne bien : Flux de travail multi-étapes, opérations nécessitant une forte validation, tests pilotés par l'Agent.
La différence clé : où réside la complexité
La différence entre ces deux approches est l'endroit où la complexité est placée.
| Approche | Où réside la complexité | Idéal pour |
|---|---|---|
| MCP | Contexte du modèle + étape de sélection de l'outil | Appels d'outils simples, écosystème MCP |
| CLI + SKILL | Système d'ingénierie (SKILL, CLI, validation, indices) | Flux de travail complexes, opérations multi-étapes |
Dans le MCP, le modèle doit gérer :
- Quel outil utiliser
- Ce que dit la description de l'outil
- Quels champs sont requis
- Quelle séquence suivre
- Ce que signifie la structure de retour
Cela fonctionne lorsque le mappage tâche-outil est simple.
Dans CLI + SKILL, le système d'ingénierie gère :
- Quel est le type de tâche (SKILL)
- Quelle commande exécuter (CLI)
- Quelle structure est valide (cli-schema)
- Que faire ensuite (agentHints)
Cela fonctionne mieux lorsque les flux de travail comportent des portes de validation, des exigences de relecture et des boucles de vérification.
Un exemple de flux de travail typique
Voici un exemple concret du flux de travail CLI + SKILL :
# Étape 1 : Lire les faits
apidog endpoint get <endpointId> --project <projectId>
# Étape 2 : Valider avant d'écrire
apidog cli-schema validate test-case-create --file ./test-case-create.json
# Étape 3 : Exécuter la vérification
apidog run --project <projectId> --out-dir ./apidog-reportsCes trois commandes représentent trois actions d'ingénierie :
| Commande | Action |
|---|---|
endpoint get |
Lire les faits du projet |
cli-schema validate |
Valider la structure avant l'écriture |
apidog run |
Exécuter la vérification |
Parcours de l'agent pour les flux de travail complexes
Pour les flux de travail complexes et multi-étapes, le parcours de l'Agent bénéficie de la structure CLI + SKILL.
Parcours MCP pour les flux de travail complexes
"Sélectionner les outils → Comprendre les schémas → Orchestrer la séquence → Gérer les erreurs"L'Agent :
- Sélectionne les outils appropriés parmi de nombreuses options
- Comprend les descriptions d'outils et les schémas
- Orchestre la séquence correcte
- Gère les erreurs par la réessai
Cela peut fonctionner, mais cela nécessite un raisonnement de modèle significatif pour chaque point de décision.
Parcours CLI + SKILL pour les flux de travail complexes
"Lire les faits → Générer des changements → Valider la structure → Écrire → Exécuter la vérification"L'Agent :
- Lit d'abord les faits existants (guidé par SKILL)
- Génère des modifications basées sur les faits
- Valide la structure localement (cli-schema)
- Écrit dans le projet
- Exécute la vérification (agentHints guide l'étape suivante)
Le système d'ingénierie gère la validation, le guidage et la vérification, réduisant ainsi la charge de raisonnement du modèle.
Les deux chemins peuvent accomplir la tâche. CLI + SKILL réduit la complexité au stade du contexte du modèle.
Ce que le CLI couvre maintenant
Avec cette mise à jour, le CLI couvre désormais davantage de ressources centrales d'Apidog :
| Ressource | Capacité CLI |
|---|---|
| Projets et métadonnées | Lister, lire |
| API et définitions d'API | Obtenir, créer, mettre à jour |
| Environnements et variables | Lister, gérer |
| Cas de test | Créer, mettre à jour, valider |
| Scénarios de test | Créer, mettre à jour, importer des étapes, obtenir avec détails |
| Suites de tests | Gérer |
| Rapports | Générer depuis apidog run |
| Import/export | Exporter le projet, importer des fichiers |
Cela change le rôle d'Apidog CLI.
Ce n'est plus simplement un moyen d'exécuter des tests une fois que tout le reste est terminé.
Il peut désormais participer plus tôt dans la boucle de développement — lorsqu'un Agent a besoin de :
- Comprendre le projet
- Générer ou mettre à jour des actifs de test
- Valider les changements
- Exécuter la vérification
Résumé de l'architecture
| Dimension | MCP | CLI + SKILL |
|---|---|---|
| Force principale | Connexion d'outils | Exécution de flux de travail |
| Emplacement de la complexité | Contexte du modèle | Système d'ingénierie |
| Chemin de l'Agent pour les tâches complexes | Sélectionner, orchestrer, réessayer | Lire, valider, écrire, vérifier |
| Couverture | 126 outils générés + outils natifs | Gestion complète des ressources + validation |
| Meilleur ajustement | Opérations simples, écosystème MCP | Flux de travail complexes, CI/CD |
Les deux sont disponibles. Choisissez en fonction de votre tâche.
Et ensuite ?
Maintenant que nous avons établi comment CLI + SKILL complète MCP, la question suivante est :
Quel est le principe fondamental qui rend CLI + SKILL efficace pour les flux de travail complexes ?
Dans la Partie 3, La règle d'or : le CLI produit des faits, le modèle agit sur les faits, nous explorerons la philosophie de conception qui guide chaque décision CLI + SKILL — en commençant par cli-schema validate, la porte de qualité qui détecte les erreurs avant qu'elles ne deviennent des échecs d'écriture.
Points clés à retenir
- Le MCP continue de fonctionner — utilisez-le pour les opérations simples et l'intégration de l'écosystème MCP
- CLI + SKILL complète le MCP — meilleur pour les flux de travail complexes avec validation
- La différence clé réside dans l'emplacement de la complexité : contexte du modèle vs. système d'ingénierie
- CLI + SKILL réduit la charge de raisonnement du modèle grâce à la validation, au guidage et à la vérification
- Le CLI couvre désormais les projets, les API, les environnements, les cas de test, les scénarios et plus encore
- Les deux approches sont disponibles — choisissez en fonction de la complexité de la tâche
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