説明
apilabs.aiは、エージェントAPIおよびMCP（マルチクラウドプラットフォーム）ワークフローのセキュリティ、テスト、ガバナンスを目的とした包括的な「One Control Layer」を提供します。このプラットフォームは、APIおよびMCPのオペレーティングシステムとして機能し、セキュリティ、テスト、ガバナンスを単一のAIネイティブ環境に統合します。API、MCPツール、およびエンタープライズシステムと対話するAIエージェントの管理に関する課題に対処し、アクションが制御され、監査可能で、定義されたポリシーに従って実行されることを保証します。
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apilabs.aiのコアは、YAMLベースの実行可能なガードレールであるSuperContractsです。これらの契約により、ユーザーはAPIワークフロー、MCPアクション、ガードレール、承認、テスト、およびランタイムポリシーを単一の仕様で定義できます。これにより、OpenAPI、Swagger、Postman、カスタムスクリプトなどのさまざまなツールを切り替える必要がなくなり、APIおよびMCPの動作を定義および管理するための単一の真実のソースが提供されます。SuperContractsは、エージェントセキュリティにとって重要であり、ポリシー駆動の実行、ランタイムの強制、およびAIエージェントのための人間の承認を可能にします。
セキュリティチーム向けに、apilabs.aiは実行可能なSuperContractガードレールを備えたMCPゲートウェイを提供し、CursorやClaude CodeなどのAIエージェントとIDEを保護します。これにより、エージェントは自律的に行動できる一方で、高リスクのアクションが実行される前に決定論的なALLOW、DENY、または人間の承認のガードレールを強制します。これには、ターミナルコマンド、ネットワーク接続、ファイルアクセス、および子プロセスの動作を監視し、実行可能なセキュリティの発見を生成し、完全な監査証跡を維持することが含まれます。
開発者は、CursorやClaude Codeなどの1つの場所からAPIおよびMCPを定義、テスト、実行、文書化、デバッグするプラットフォームの能力から恩恵を受けます。AI駆動のリクエストスタジオは、REST、GraphQL、およびMCPのAPIリクエストを構築、テスト、およびトラブルシューティングするための作業スペースを提供し、ユーザーが成功したリクエストを再利用可能なSuperContractsに変換できるようにします。このプラットフォームは、ngrokやCloudflare Tunnelなどのトンネリングソリューションを通じて、ローカルおよびプライベートAPIを安全に接続することもサポートしています。
ビジネスチームは、AIチャットコアおよびリクエストスタジオを活用して、自然言語を使用してAPIおよびMCPと対話し、質問をし、回答を得て、コードを書くことなくデータに基づいて行動できます。データ機能には、パイプライン、分析、チャートが含まれ、APIデータを利用可能なインサイトや視覚化に変換するのに役立ちます。さらに、エージェントの自動化機能により、ユーザーはAPI、MCPツール、エージェント、データ、および承認にわたるマルチステップワークフローを自動化でき、Zapierやn8nに似ていますが、統合されたガバナンスと監査可能性を備えています。
apilabs.aiは、個々の開発者および評価用の無料プラン、コンサルタントおよびエージェンシー向けのソリューションプロバイダープラン、先進的なセキュリティ、ガバナンス、およびスケーラビリティを必要とする大規模組織向けのエンタープライズ/政府プランを提供しています。このプラットフォームは、API、MCPツール、およびエンタープライズシステムをAIエージェントが安全に使用できるようにし、エージェントの意図とガバナンスされた実行とのギャップを埋めることを目指しています。
- カテゴリーAI DevOps・クラウドツール
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
apilabs.aiの主要機能
SuperContracts: AIエージェント、API、およびMCPのためのYAMLベースの実行可能なガードレール
エージェントセキュリティ: ポリシー駆動の実行とランタイムの強制を備えたMCPゲートウェイ
IDEフック: CursorやClaude CodeなどのAI IDEとの統合によるセキュリティとテスト
eBPFランタイムモニタリング: セキュリティの発見のためにカーネルレベルでエージェントの活動を観察
API MCPリクエストスタジオ: APIリクエストの構築、テスト、トラブルシューティングのためのAI駆動の作業スペース
AIチャットコア: API、ワークフロー、およびデータセットとの自然言語インタラクション
データパイプライン、分析およびチャート: APIデータを同期、準備、分析、視覚化
エージェント自動化: API、MCP、および承認にわたるマルチステップワークフローをオーケストレーション
セキュアトンネル: localhost、プライベートAPI、およびVPNネットワークをAIエージェントおよびクラウドワークフローに接続
決定論的ガードレール: ALLOW、DENY、または人間の承認ポリシーを強制
監査可能性: エージェントのアクションと実行証拠の完全な監査証跡を維持
API契約テストDSL: 正の、負の、境界、およびセキュリティケースのためのAI生成テストスイート
マルチテナント隔離: 異なるクライアントおよびチームのための安全な分離を確保
Auth Vault: APIおよびMCP統合のための認証管理
中央集権的ポリシー管理: 組織全体のポリシーをガバナンス
apilabs.aiの使い方は？
SuperContractを定義する: APIワークフロー、MCPアクション、およびポリシーのためのYAMLベースの実行可能なガードレールを作成します。
APIおよびMCPを接続する: セキュアトンネルまたは事前構築されたコネクタを使用して、ローカル、プライベート、またはパブリックAPIおよびMCPツールを統合します。
リクエストを構築およびテストする: AI駆動のリクエストスタジオを使用して、APIリクエストを構成、テスト、およびトラブルシューティングします。
ワークフローを自動化する: エージェントを使用してマルチステッププロセスをオーケストレーションし、トリガー、アクション、および承認を接続します。
エージェントのアクションをガバナンスする: MCPゲートウェイとSuperContractsを使用してエージェントセキュリティを適用し、ポリシーを強制し、行動を監視します。
データを分析する: データパイプライン、分析、およびチャートを利用してインサイトを抽出し、APIデータを視覚化します。
監視および監査する: セキュリティの発見とコンプライアンスのためにターミナルの活動と実行証拠をキャプチャします。
apilabs.aiの使用例
- AIエージェントアクションのセキュリティ
- APIワークフローテスト
- IDE駆動のAIエージェントガバナンス
- AIのためのプライベートAPIアクセス
- 自動化されたAPIデータ分析
- ポリシー駆動の承認
- エンドツーエンドのワークフローデバッグ
- 自然言語APIインタラクション
- 中央集権的APIガバナンス
