AI & LLM API Development - Debug SSE, MCP & AI-Ready Docs

従来のAPIツールにできない3つのこと

LLM APIはデータをストリーミングし、AIエージェントはMCPを使用し、ドキュメントは機械可読である必要があります。従来のツールはこれらのいずれにも対応していません。

ストリーミングのデバッグ

100+LLMレスポンス1件あたりのSSEチャンク数

SSEレスポンスは100以上の断片的なチャンクとして届く

LLM APIは単一のJSONレスポンスを返しません。Server-Sent Eventsをストリーミングします。従来のツールは生のイベントデータをそのまま出力するため、手作業でつなぎ合わせる必要があります。

AIエージェントの接続

0Apidog以前のMCPデバッグツール数

MCPは新しいスタンダード — しかしツールはゼロ

Model Context Protocolは、AIエージェントがあなたのAPIを発見・利用するための仕組みです。しかしこれまで、MCPサーバーをビルド・デバッグ・テストする方法はありませんでした。

AIコンシューマーへの対応

89%AIを使う開発者の割合。しかしドキュメントはAI非対応

あなたのドキュメントはAIに見えていない

API仕様書は人間がブラウザで読むことを前提に設計されています。AIコーディングアシスタント、LLM、エージェントはHTMLでレンダリングされたドキュメントを発見・利用できません。

Apidog Solution

AI APIの実際の動作に合わせて構築。

LLMレスポンスのストリーミングからMCPサーバーまで — AI APIの仕組みに特化して設計されています。

MCPサーバー & クライアント

AIコーディングアシスタントにAPIを即座に公開します。任意のMCPサーバーをビジュアルでデバッグ — ターミナル不要。

AI対応ドキュメント

llms.txt、生Markdown、MCP対応ドキュメント。API仕様書が人間にも機械にも読めるようになります。

ビルトインAI機能

コンプライアンスチェック、テストケース生成、MCP設定のために独自のAIモデルを持ち込めます。

SSEデバッグ

100以上のストリーミングチャンクを読みやすいMarkdownに自動結合。主要なLLMプロバイダーをすぐにサポート。

MCPサーバー & クライアント

AIエージェントインテグレーションのビルドとデバッグ

MCPサーバーとビジュアルMCPクライアントの両方を備えた唯一のAPIプラットフォーム。AIコーディングアシスタントへのAPI公開から、チームがビルドするMCPサーバーのテスト・検証まで、完全なライフサイクルをカバーします。

MCPサーバー

API仕様をAIコーディングアシスタントに公開

AIアシスタントがApidogから直接API仕様を読み取ります。手動エクスポートもコピー&ペーストも不要
Cursor、Windsurf、Claude Code、Cline、その他MCP対応クライアントに対応
編集と同時に仕様変更がリアルタイムに反映されます。常に最新の状態を保持
公開済みAPI仕様書もMCPサーバーとして外部コンシューマーに公開
設定不要 — プロジェクトからMCP接続URLをコピーするだけ

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MCPクライアント

任意のMCPサーバーをビジュアルでデバッグ・テスト

STDIOまたはStreamable HTTPトランスポートを介して任意のMCPサーバーに接続
ビジュアルインターフェースで公開されているTools、Prompts、Resourcesをすべて参照
カスタムパラメーターでツールを呼び出し、レスポンスをリアルタイムで確認
認証済みMCPサーバー向けのOAuth 2.0自動設定
本番環境にリリースする前に独自のMCPサーバー実装をテスト

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AI対応ドキュメント

人間と機械のためのドキュメント

API仕様書には今や2つのオーディエンスがいます。読む開発者と、利用するAIシステムです。Apidogは同じソースから両方を生成します。だからどちらも古くなることがありません。

LLMs.txt — AIにあなたのAPIを伝える

Apidogは公開ドキュメント向けにLLMs.txtファイルを自動生成します。これはAPIの内容・利用可能なエンドポイント・それぞれの場所をAIアシスタントに伝える機械可読なインデックスです。新興のLLMs.txt標準に準拠しており、それをサポートするすべてのAIシステムからAPIを発見可能にします。

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