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sinyu1012

[开源] ProxyPin MCP Workbench:让 AI 直接分析抓包、整理 API、管理 Mock 和数据归档,支持移动端

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  •   sinyu1012 · 7h 5m ago · 257 views

    最近因为想把手机 App 里属于自己的数据导出来,折腾了一圈 iPhone 抓包、HTTPS 证书、接口筛选和数据清洗。

    传统抓包工具查看单条请求很方便,但当请求数量上来以后,仍然需要人工找接口、复制响应、写脚本、整理 Mock 。于是我基于 ProxyPin 做了一个偏“自动化工作台”方向的开源版本:

    https://github.com/sinyu1012/proxypin-mcp-workbench

    目前主要增加了这些功能:

    • MCP 接入:AI 可以搜索请求、读取详情、分析接口结构
    • 自动化工作台:集中管理采集方案、抓包项目、API 资产和数据导出
    • 抓包项目归档:按任务隔离请求,清空实时列表也不会丢失项目记录
    • 采集方案:保存域名范围和人工操作步骤,下次可以复用
    • JSON / CSV 数据导出,并提供常见敏感字段脱敏
    • Mock 场景合集:把多条规则放进一个场景,用一个开关整体启停
    • Mock 命中诊断:查看规则为什么命中或没有命中
    • 宽屏 Request / Response 双列查看
    • SSE 、WebSocket 、Cookies 等详情兼容
    • 手机代理和证书连接诊断
    • 内置一套可交给 Codex 使用的 ProxyPin 抓包 Skill

    Mock 场景大概是这样: Mock 场景合集

    自动化采集工作台:

    自动化工作台

    这个项目目前更像是我自己实际使用过程里长出来的工具,UI 和工作流还在继续打磨。如果你平时也会做移动端接口调试、个人数据迁移、API 归档或者 Mock 测试,欢迎试用、提 Issue 或一起贡献。 也很想听听大家的意见:

    • AI 辅助抓包还有哪些真正实用的场景?
    • API 资产应该如何组织更顺手?
    • Mock 场景是否需要支持导入、分享和环境变量?
    • 后续优先做 macOS 安装包,还是完善 Windows / Linux ?

    项目地址: https://github.com/sinyu1012/proxypin-mcp-workbench

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