완벽한 API 디자인을 마쳤습니다. 모든 엔드포인트, 매개변수 및 응답을 명확하게 정의하는 아름답고 포괄적인 OpenAPI 사양 문서가 있습니다. 프론트엔드 팀은 이 API를 기반으로 구축을 시작하기를 간절히 원하지만 한 가지 문제가 있습니다. 백엔드 팀이 아직 구현 코드를 한 줄도 작성하지 않았다는 것입니다. 이것이 바로 모의 서버(mock server)가 여러분의 슈퍼히어로가 되는 순간입니다. 모의 서버는 여러분의 OpenAPI 스키마를 가져와 현실적이고 스키마를 준수하는 응답을 반환하는 API의 작동하는 가짜 버전을 즉시 생성합니다. 이를 통해 병렬 개발, 신속한 프로토타이핑 및 조기 테스트가 가능해집니다. 하지만 너무 많은 옵션이 제공되는 상황에서 팀의 스키마 우선 워크플로에 적합한 모의 서버를 어떻게 선택할 수 있을까요? 저는 수십 가지를 테스트하고 사용하며 씨름해왔습니다. 오늘 저는 그들의 장점, 단점, 이상적인 사용 사례를 분석하여 상위 10가지 선택 항목을 공유합니

INEZA Felin-Michel

December 4, 2025

API 키를 안전하게 관리하는 것은 소프트웨어 프로젝트에서 가장 어려운 과제 중 하나이며, 특히 여러 개발자가 참여할 때 더욱 그렇습니다. 이 작은 문자열들은 서비스, 데이터베이스, 결제 플랫폼 및 프로덕션 API와 같은 강력한 시스템에 대한 접근을 허용합니다. 만약 단 하나의 키라도 유출된다면, 그 결과는 심각할 수 있습니다: 무단 액세스, 예상치 못한 요금 발생, 데이터 유출, 또는 전체 인프라 침해로 이어질 수 있습니다. 만약 팀이 여전히 스프레드시트, 슬랙 메시지, 또는 최악의 경우 이메일을 통해 키를 공유하고 있다면, 엄청난 위험을 감수하고 있는 것입니다. 단 하나의 유출된 키라도 민감한 데이터를 노출시키고, 막대한 금전적 손실을 야기하며, 고객 신뢰를 무너뜨릴 수 있습니다. 원격 개발자, 계약직 직원 및 분산된 팀으로 인해 팀이 여러 지역으로 확장됨에 따라 문제는 더욱 커집니다. 보안성이 뛰어날 뿐만 아니라 확장 가능하고, 관리하기 쉬우며, 모든 사람에게 편리한 솔루션

INEZA Felin-Michel

December 4, 2025

마감 기한이 촉박합니다. 프론트엔드 팀은 개발 준비가 되었지만, 백엔드 API는 아직 설계 단계에 있습니다. 또는 애플리케이션이 API 실패, 느린 응답 또는 특정 예외 상황을 어떻게 처리하는지 테스트하고 있을 수도 있습니다. 현실적인 API 응답이 필요하지만, 외부 클라우드 서비스에 의존할 수 없거나 의존하고 싶지 않습니다. 바로 이 지점에서 자체 호스팅 API 모의 서버가 빛을 발합니다. 자체 인프라에서 API를 시뮬레이션할 수 있는 완벽한 제어, 개인 정보 보호 및 유연성을 제공합니다. 에어갭(air-gapped) 기업 환경에서 개발하든, 데이터 개인 정보 보호에 신경 쓰든, 단순히 속도를 위해 모든 것을 로컬에서 실행하고 싶든, 모의 서버를 자체 호스팅하는 것은 강력한 전략입니다. 하지만 너무 많은 옵션이 있는데, 올바른 것을 어떻게 선택해야 할까요? 전용 도구를 사용해야 할까요, 아니면 직접 구축해야 할까요? 개발 워크플로우를 위해 외부 서비스에 의존하는 것에 지쳤다면

INEZA Felin-Michel

December 3, 2025

대부분의 시간을 Visual Studio Code에서 보낸다면, 코딩, 디버깅, API 테스트, 그리고 네, API 목킹까지 모든 워크플로우가 그 안에서 이루어지기를 원할 것입니다. 솔직히 말해서, 저는 이해합니다. VS Code는 개발자들의 "홈 베이스"가 되었습니다. API를 테스트하거나 목킹하기 위해 다른 도구나 브라우저 탭으로 전환하는 것은 작업 흐름을 방해합니다. 바로 이것이 VS Code와 원활하게 통합되는 목 서버가 그토록 인기를 얻게 된 이유입니다. 백엔드 API가 존재하기 전에 프론트엔드 기능을 구축하든, 마이크로서비스를 테스트하든, QA를 위해 엔드포인트를 격리하든, VS Code 내부에 강력한 목 환경을 갖추는 것은 개발 속도를 극적으로 높일 수 있습니다. VS Code 워크플로우에 완벽하게 들어맞는 상위 10가지 목 서버 도구를 살펴보기 전에, 수많은 시간을 절약해 줄 한 가지를 소개합니다. 이제 2025년에 완벽한 VS Code 중심의 API 목킹 워크플

INEZA Felin-Michel

December 3, 2025

저희가 Facebook 광고 라이브러리 API라고 부르는 Facebook/Meta 광고 라이브러리 API는 개발자들이 Facebook, Instagram 및 기타 Meta 소유 플랫폼(예: Whatsapp, Threads)에 게시된 광고에 접근할 수 있도록 하는 공개 인터페이스입니다. 이 API를 통해 키워드, 페이지 ID, 국가 또는 광고 유형별로 광고를 검색하고 광고 소재, 지출 범위, 노출수, 게시자 플랫폼 등 다양한 메타데이터를 검색할 수 있습니다. 이 API는 투명성 연구, 마케팅 감사, 경쟁사 분석, 광고 소재 분석 또는 소셜 미디어 광고 데이터를 기반으로 한 도구 구축에 특히 유용합니다. 활성 광고를 모니터링하거나 정치/사회 문제 광고(SIEP 광고)를 연구하거나 마케팅 전략을 분석하려는 경우, Facebook 광고 라이브러리 API는 광고 데이터에 접근할 수 있는 강력한 문을 제공합니다. 💡아름다운 API 문서를 생성하는 훌륭한 API 테스트 도구를 원하십니까?

Ashley Goolam

December 3, 2025

Anthropic의 CLI 도구인 Claude Code의 원활한 워크플로우를 즐겨 사용하신다면, 기본적으로 Anthropic API 형식을 기대한다는 것을 알고 계실 것입니다. 하지만 다른 모델을 사용하거나 Anthropic의 직접 API를 통해 사용할 수 없는 새로운 모델을 탐색하고 싶다면 어떨까요? 바로 이때 OpenRouter가 등장합니다! OpenRouter는 다양한 제공업체에서 제공하는 수백 가지 모델에 대한 통합된 OpenAI 호환 API 액세스를 제공합니다. 두 시스템을 연결하면 Claude Code의 개발자 친화적인 인터페이스와 OpenRouter의 광범위한 모델 카탈로그라는 두 가지 장점을 모두 얻을 수 있습니다. 이 통합을 "OpenRouter와 함께하는 Claude Code"라고 부릅니다. 핵심은 두 API 형식 사이를 변환해주는 "라우터/프록시"를 사용하는 것입니다. 설정이 완료되면 평소처럼 Claude Code를 실행할 수 있지만, OpenRouter가 백

Ashley Goolam

December 3, 2025

API는 현대 소프트웨어 생태계의 중추입니다. API는 서비스를 연결하고, 통합을 가능하게 하며, 내부 또는 외부 클라이언트에 비즈니스 로직을 노출합니다. 이러한 핵심적인 역할을 고려할 때, API가 잘 설계되고, 일관성을 유지하며, 올바르게 문서화되도록 보장하는 것이 중요합니다. 전통적으로 팀은 수동 API 검토에 의존합니다. 개발자나 아키텍트는 엔드포인트 정의를 검사하고, 명명 규칙을 확인하며, 응답 스키마를 검증하고, 내부 또는 외부 표준(예: OpenAPI Specification)과의 일관성을 보장합니다. 그러나 수동 검토에는 몇 가지 단점이 있습니다. * 시간이 많이 소요되고 오류 발생 가능성이 높습니다. API가 성장함에 따라 모든 엔드포인트를 수동으로 검증하는 것은 심각한 유지보수 부담이 됩니다. * 검토가 일관적이지 않은 경향이 있습니다. 서로 다른 검토자가 지침을 다르게 해석하여 시간이 지남에 따라 편차가 발생할 수 있습니다. * 개발 속도를 늦춥니다. 사

Ashley Goolam

December 3, 2025

현대 소프트웨어 개발에서 API는 서비스, 클라이언트 앱, 외부 파트너 간 통신의 중추 역할을 하는 경우가 많습니다. 그러나 API가 잘 설계되고 표준화되지 않으면 일관성이 없어지고 통합하기 어려우며 유지보수가 복잡해질 수 있습니다. 바로 이 지점에서 API 설계를 임시 엔드포인트가 아닌 '사양'으로 취급하는 개념이 중요해집니다. API가 OpenAPI Specification (OAS) 표준을 자동으로 따르도록 함으로써 일관성, 명확성, 그리고 미래 지향적인 상호 운용성을 보장할 수 있습니다. Apidog와 같은 도구를 사용하면 이 과정이 간소화되고 상당 부분 자동화됩니다. 이 글에서는 OpenAPI 준수가 왜 중요한지, 그리고 Apidog의 내장된 자동화 기능을 활용하여 API 표면과 팀 전체에 걸쳐 표준을 어떻게 적용할 수 있는지 살펴봅니다. 💡아름다운 API 문서를 생성해 주는 훌륭한 API 테스팅 도구를 원하시나요? 최고의 생산성으로 개발팀이 함께 작업할 수 있는 통

Ashley Goolam

December 3, 2025

Apidog 사용자 여러분께, 11월 Apidog은 API 개발 워크플로우를 더욱 스마트하고 협업적으로 만들 강력한 개선 사항을 선보입니다. 강력한 AI 기반 테스트 케이스 생성, 더 원활한 디버깅, 확장된 OpenAPI/Swagger 호환성, 그리고 환경 및 변수 전반에 걸친 향상된 팀워크를 기대해 주세요. 이번 달 Apidog의 모든 새로운 기능은 다음과 같습니다👇 ⭐ 새로운 업데이트 🤖 AI 기반의 더욱 스마트해진 API 테스트 케이스 생성: AI 기반 테스트 기능이 대폭 업그레이드되었습니다! AI로 엔드포인트 테스트 케이스를 생성할 때 이제 다음 작업을 수행할 수 있습니다: * 전체 세부 정보를 생성하기 전에 설명과 함께 테스트 케이스 목록을 미리 볼 수 있어, 어떤 내용이 생성될지 직접 제어할 수 있습니다. * 기존 테스트 케이스를 기반으로 추가 테스트 케이스를 생성하여 포괄적인 커버리지를 확보할 수 있습니다. * 완전한 테스트 시나리오를 위해 테스트

Oliver Kingsley

December 3, 2025

Qwen 3 제품군은 2025년 오픈소스 LLM 시장을 주도할 것입니다. 엔지니어들은 미션 크리티컬 엔터프라이즈 에이전트부터 모바일 어시스턴트에 이르기까지 모든 곳에 이 모델을 배포합니다. Alibaba Cloud에 요청을 보내거나 자체 호스팅을 시작하기 전에 Apidog로 워크플로우를 간소화하세요. 💡Apidog를 사용하면 Qwen 3 API 호출을 몇 분 안에 설계, 모의, 디버그 및 문서화할 수 있습니다. 지금 Apidog를 무료로 다운로드하고 Qwen 3의 어떤 변형이든 실험할 때 통합 시간을 최대 70%까지 단축하세요.버튼 Qwen 3 개요: 2025년 성능을 이끄는 아키텍처 혁신 Alibaba의 Qwen 팀은 2025년 4월 29일 Qwen 3 시리즈를 출시하여 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) 분야의 중추적인 발전을 알렸습니다. 개발자들은 자유로운 미세 조정 및 상업적 배포를 가능하게 하는 Apache 2.0 라이선스를 높이 평가합니다. Qwen 3는 핵

Ashley Innocent

December 3, 2025

Mistral 3와 같은 대규모 언어 모델을 로컬 머신에서 실행하면 개발자는 데이터 프라이버시, 추론 속도 및 사용자 정의에 대해 비할 데 없는 제어 권한을 얻을 수 있습니다. AI 워크로드가 점점 더 많아짐에 따라 로컬 실행은 오프라인에서 애플리케이션을 프로토타이핑, 테스트 및 배포하는 데 필수적입니다. 또한 Ollama와 같은 도구는 이 프로세스를 단순화하여 데스크톱이나 서버에서 직접 Mistral 3의 기능을 활용할 수 있도록 합니다. 💡설정을 살펴보기 전에, Apidog으로 API 워크플로우를 개선해 보세요. Apidog은 Mistral 3와 같은 로컬 AI 모델과 원활하게 통합되는 API를 설계, 테스트 및 문서화하기 위한 강력한 도구입니다. 지금 Apidog을 무료로 다운로드하고 처음부터 개발 파이프라인을 효율화하세요.버튼 이 가이드는 Mistral 3 변형 모델을 로컬에 설치하고 실행하기 위한 단계별 지침을 제공합니다. 우리는 에지 배포에 뛰어난 성능을 보이는

Ashley Innocent

December 3, 2025

GraphQL을 사용하고 있다면, 이미 그것이 판도를 바꾸는 기술이라는 것을 알고 계실 겁니다. 더 이상 과도한 데이터 가져오기나 부족한 데이터 가져오기가 없고, 구독을 통해 실시간 데이터를 얻을 수 있습니다. 하지만 여기 함정이 있습니다: GraphQL은 안정적으로 테스트하고 목업(mock)할 수 있는 능력만큼만 좋습니다. 아마 리졸버를 디버깅하기 위해 간단한 쿼리를 날려야 할 수도 있습니다. 아마 프론트엔드 팀이 스키마가 안정화될 때까지 기다리느라 작업이 막혀있을 수도 있습니다. 아니면 QA 팀에서 20가지 다른 쿼리에 걸쳐 "사용자를 찾을 수 없음" 오류를 시뮬레이션해야 할 수도 있습니다. 어떤 시나리오든, 모든 것을 약속하지만 실제로는 마찰만 일으키는 또 다른 거대한 플랫폼이 아닌, *올바른 도구*가 필요합니다. 💡Apidog를 무료로 다운로드하여 이 많은 기능들이 어떻게 통합 플랫폼으로 제공되는지 확인해보세요. 이것은 단순한 또 하나의 도구가 아니라, GraphQ

INEZA Felin-Michel

December 2, 2025

개발자들은 불필요한 복잡성을 추가하지 않으면서 생산성을 향상시키는 도구를 찾습니다. DeepSeek-V3.2와 DeepSeek-V3.2-Speciale은 추론 및 에이전트 작업을 위해 최적화된 강력한 오픈소스 모델로, 독점 시스템에 대한 매력적인 대안으로 떠오릅니다. 이 모델들은 코드 생성, 문제 해결, 긴 컨텍스트 처리에서 탁월하여 Claude Code와 같은 터미널 기반 코딩 환경에 통합하기에 이상적입니다. 💡API 통합을 바로 시작하려면 Apidog를 무료로 다운로드하세요. Apidog는 DeepSeek과 같은 모델의 인증, 요청 생성 및 디버깅을 단순화하는 강력한 API 개발 및 테스트 플랫폼입니다. Apidog의 직관적인 인터페이스를 통해 엔드포인트를 모의하고 응답을 시각화하여 Claude Code 워크플로우에 뛰어들기 전에 원활한 설정을 보장할 수 있습니다. 지금 무료 버전을 다운로드하여 몇 분 안에 첫 DeepSeek API 호출을 테스트해보세요.버튼 Dee

Ashley Innocent

December 2, 2025

대규모 언어 모델과 유연한 AI 도구의 등장으로 맞춤형 AI 에이전트 구축이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 작업을 자동화하고, 연구를 돕고, 사용자 상호 작용을 지원하거나, 새로운 서비스를 제공하는 에이전트를 원하든, 처음부터 시작하여 필요에 맞게 설계하는 것이 가장 유연하고 강력한 결과를 가져옵니다. 이 가이드에서는 목적 정의부터 UI 또는 API 구축까지, AI 에이전트를 처음부터 구축하는 9단계 프로세스를 안내합니다. 💡아름다운 API 문서를 생성하는 훌륭한 API 테스트 도구를 원하십니까? 최대 생산성을 위해 개발팀이 함께 작업할 수 있는 통합된 올인원 플랫폼을 원하십니까? Apidog는 귀하의 모든 요구 사항을 충족하며 훨씬 더 저렴한 가격으로 Postman을 대체합니다!버튼 1단계: 에이전트의 목적과 범위 정의 단 한 줄의 코드나 프롬프트를 작성하기 전에, 에이전트가 무엇을 해야 하는지 명확히 해야 합니다. 이는 다음을 의미합니다. * 에이전트가 처리

Ashley Goolam

December 2, 2025

기다림에 지쳐서 이 글을 보고 계실 겁니다. 아마 백엔드 팀이 아직 /api/users 엔드포인트를 완성하지 못했을 수도 있습니다. 아니면 의존하는 결제 게이트웨이가 샌드박스 호출당 50달러의 비용이 들 수도 있습니다. 또는 누군가가 API 응답 형식을 또다시 변경해서 프론트엔드가 계속 망가지는 걸 수도 있습니다. 어떤 이유에서든, 당신은 현실적이고 신뢰할 수 있는 REST 엔드포인트 목(mock)이 필요하며, 그것도 '어제' 필요했을 것입니다. 하지만 문제는 이겁니다. 인터넷에는 "몇 초 만에 API를 목(mock)할 수 있다"고 주장하는 도구들이 넘쳐납니다. 일부는 Docker, Node.js, 그리고 기도가 필요한 CLI 괴물입니다. 어떤 것들은 보기는 좋지만, 20번의 클릭 없이는 401 오류를 시뮬레이션할 수 없습니다. 그리고 일부는요? 그저 { "message": "hello world" }를 반환하고 끝입니다. 그렇다면… 2025년에 REST 엔드포인트를 목(

INEZA Felin-Michel

December 2, 2025