Reqable作为国产抓包工具的顶流,在3.2版本支持了MCP调用,终于实现了与AI的对接。Reqable + AI Agent,无论是接口调试,网页测试,效率和可玩性都更高了。今天写一篇文章,简单来分享下AI时代是如何玩转抓包测试的。
1. 工具准备
首先,AI Agent无论是Codex、Claude Code、Cursor等,还是Copilot、Windsurf或者TRAE,任意一款支持配置MCP服务器的都可以。这里我们选择VS Code中自带的Github Copilot来做演示,模型选用GPT-5.4。Agent和模型选哪个其实都大差不差,不用过分纠结,仅涉及到少部分代码编写,基本上都能满足。
然后,Reqable官网下载安装最新版本3.2.7,初始化后先一键完成证书安装,再在VS Code中配置Reqable的MCP服务器。Reqable内已经提供了各种AI Agent的MCP服务器配置指引,我们打开应用菜单工具 -> MCP -> VS Code,点击自动配置可以自动打开VS Code并安装。

VS Code里面点击Install,这样MCP服务器就配置好了。安装完成后,可以用Ctrl + Shift + P输入MCP关键词,找到MCP:List Servers检查下服务器是否已经Running。

Reqable MCP(已在Github开源,地址见文章末尾)一共提供了上百个Tool来给AI操控,但是默认情况下只会注册常用的Tool,在配置MCP的时候可以通过参数--scope all来启用全部。
需要注意的是,由于Tool太多会导致上下文臃肿,即使Tool全部注册了,很多AI Agent也不会全部加载,需要主动告知其全量加载。我们这里选择默认配置,只加载必要Tool就可以了。
为了让AI能够控制Chrome,我们还额外安装了Chrome Devtools MCP,整个mcp.json配置文件如下:
json
{
"servers": {
"chrome-devtools": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"chrome-devtools-mcp@latest"
],
"type": "stdio"
},
"reqable": {
"type": "stdio",
"command": "/Applications/Reqable.app/Contents/Helpers/mcp-server",
"args": []
}
}
}
接下来,我们就将Reqable和Chrome都交给AI来控制了。
2. 自动抓包
我们先给AI下达一个最简单的测试指令,如下:
启动Reqable抓包,然后用Chrome打开reqable.com网页,注意禁用浏览器缓存。

AI会自动控制Reqable配置系统代理并开始抓包,并控制Chrome自动打开reqable.com网页并以无缓存模式加载。网页加载完成后,会自动检查Reqable中是否抓到了网页请求。我们也可以切换到Reqable窗口确认一下。

我们继续给AI下达指令,可以让其指定分析Reqable中的哪一条请求。可以指定ID,也可以指定URL,甚至可以指定各种筛选条件,例如包含关键字Hello World的请求。
分析Reqable中ID为386的这条请求。

除了分析请求之外,还可以让AI在Reqable中创建接口测试,生成cURL、添加进指定API集合等等,方便开发和测试人员进行后续的排查工作。
在Reqable中给这条请求创建一个API测试。

如果有必要,可以就在Reqable进行API测试了,完全不需要手动编辑和导入接口,Postman什么的全都去吃灰吧。
3. 数据调试
下面简单演示一些进阶功能,例如重写和脚本等等。开发和测试过程中,经常会有一些数据修改的需求,例如修改定位坐标,修改订单金额。常见的操作就打开抓包工具,编写修改规则,然后再测试。在AI时代,这些手工操作都可以省去了。
我们还是基于上面的会话让AI操控,简单模拟下这样的场景。
创建一个重写规则,将reqable.com网站内容中的字符Reqable全部修改成Awesome

可以看出,AI帮我自动做了下面这些事情,全过程自动化。
- 在Reqable创建了重写规则,字符串替换Reqable -> Awesome
- 启动了Reqable中的重写功能开关和新创建的规则。
- 刷新网页,并检查修改是否生效。

切到浏览器看一下,文案确实都已经改了。
除了让AI控制重写,还可以让其控制请求断点、编写脚本来处理请求等等,下面演示一个自动编写脚本功能,指令如下:
写一个Reqable脚本并启用。
将网站reqable.com中所有的图片资源保存到当前用户Downloads目录,保存文件夹用域名命名。
刷新网页让脚本执行。

完全不需要手操,我们就看到图片已经按照Path的文件结构保存成功了,顺便打开Reqable中的脚本瞅一眼代码质量如何。

非常简单的Python代码,不过手写还是要废不少功夫,AI一次性搞定。另外,我们还看到最后有两个超出需求的惊喜!
python
context.comment = f'Saved image to {final_path}'
context.highlight = Highlight.green
简单解释下,第一行是给触发了保存的图片请求添加了备注,第二行是给设置了绿色高亮,AI可太贴心了,下面可以在Reqable中检查一下。

从上千个请求中,我们很快找到了绿色高亮的请求,查看备注可以找到这个请求保存的完整路径🐮🍺。
4. 结语
在AI时代,很多纯手操工作都将慢慢被AI代替,这里面不仅仅是编程,也包括很多测试工作。孔夫子语工欲善其事,必先利其器,好的工具事半功倍,Reqable作为国产知名抓包工具,值得大家拥有。
Reqable MCP项目开源地址: