설명
apilabs.ai는 에이전틱 API 및 MCP(멀티 클라우드 플랫폼) 워크플로우를 보호하고 테스트하며 관리하기 위해 설계된 포괄적인 "One Control Layer"를 제공합니다. 이 플랫폼은 API 및 MCP를 위한 운영 체제로 작동하며, 보안, 테스트 및 거버넌스를 단일 AI 네이티브 환경으로 통합합니다. API, MCP 도구 및 기업 시스템과 상호작용하는 AI 에이전트를 관리하는 데 있어 발생하는 문제를 해결하며, 작업이 통제되고 감사 가능하며 정의된 정책에 따라 실행되도록 보장합니다.
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apilabs.ai의 핵심은 YAML 기반의 실행 가능한 가드레일인 SuperContracts입니다. 이 계약을 통해 사용자는 API 워크플로우, MCP 작업, 가드레일, 승인, 테스트 및 런타임 정책을 단일 사양으로 정의할 수 있습니다. 이를 통해 OpenAPI, Swagger, Postman 및 사용자 정의 스크립트와 같은 다양한 도구 간에 전환할 필요가 없어지며, API 및 MCP 동작을 정의하고 관리하기 위한 단일 진실의 출처를 제공합니다. SuperContracts는 정책 기반 실행, 런타임 집행 및 AI 에이전트를 위한 인간 승인 프로세스를 가능하게 하는 에이전틱 보안에 필수적입니다.
보안 팀을 위해 apilabs.ai는 실행 가능한 SuperContract 가드레일을 갖춘 MCP 게이트웨이를 제공하여 AI 에이전트와 Cursor 및 Claude Code와 같은 IDE를 보호합니다. 이는 에이전트가 자율적으로 작동할 수 있도록 하면서도 고위험 작업이 실행되기 전에 결정론적 ALLOW, DENY 또는 인간 승인 가드레일을 적용합니다. 여기에는 터미널 명령, 네트워크 연결, 파일 접근 및 자식 프로세스 동작을 모니터링하고, 실행 가능한 보안 결과를 생성하며, 완전한 감사 추적을 유지하는 것이 포함됩니다.
개발자는 Cursor 또는 Claude Code와 같은 단일 장소에서 API 및 MCP를 정의하고, 테스트하고, 실행하고, 문서화하고, 디버깅할 수 있는 플랫폼의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 기반의 Request Studio는 REST, GraphQL 및 MCP를 위한 API 요청을 구축하고 테스트하며 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 성공적인 요청을 재사용 가능한 SuperContracts로 전환할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 ngrok 및 Cloudflare Tunnel과 같은 터널링 솔루션을 통해 로컬 및 개인 API를 안전하게 연결하는 것을 지원합니다.
비즈니스 팀은 AI Chat Core 및 Request Studio를 활용하여 자연어를 사용하여 API 및 MCP와 상호작용하고, 질문하고, 답변을 얻고, 코드를 작성하지 않고도 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 기능에는 파이프라인, 분석 및 차트가 포함되어 API 데이터를 유용한 통찰력과 시각화로 전환하는 데 도움을 줍니다. 또한, Agents 자동화 기능을 통해 사용자는 API, MCP 도구, 에이전트, 데이터 및 승인 간의 다단계 워크플로우를 자동화할 수 있으며, 이는 Zapier 또는 n8n과 유사하지만 통합된 거버넌스 및 감사 가능성을 제공합니다.
apilabs.ai는 개인 개발자 및 평가를 위한 무료 요금제, 컨설턴트 및 에이전시를 위한 솔루션 제공자 요금제, 고급 보안, 거버넌스 및 확장성이 필요한 대규모 조직을 위한 기업/정부 요금제를 제공합니다. 이 플랫폼은 API, MCP 도구 및 기업 시스템을 AI 에이전트가 안전하고 사용 가능하도록 만들어 에이전트의 의도와 관리된 실행 간의 간극을 메우는 것을 목표로 합니다.
- 카테고리AI DevOps 및 클라우드 도구
- 요금제프리미엄
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
apilabs.ai의 핵심 기능
SuperContracts: AI 에이전트, API 및 MCP를 위한 YAML 기반 실행 가능한 가드레일
Agentic Security: 정책 기반 실행 및 런타임 집행을 갖춘 MCP 게이트웨이
IDE Hooks: 보안 및 테스트를 위한 Cursor 및 Claude Code와 같은 AI IDE와 통합
eBPF 런타임 모니터링: 보안 결과를 위한 커널 수준에서 에이전트 활동 관찰
API MCP Request Studio: API 요청을 구축하고 테스트하며 문제를 해결하기 위한 AI 기반 작업 공간
AI Chat Core: API, 워크플로우 및 데이터 세트를 위한 자연어 상호작용
데이터 파이프라인, 분석 및 차트: API 데이터를 동기화, 준비, 분석 및 시각화
Agents 자동화: API, MCP 및 승인 간의 다단계 워크플로우 조정
Secure Tunnel: 로컬호스트, 개인 API 및 VPN 네트워크를 AI 에이전트 및 클라우드 워크플로우에 연결
결정론적 가드레일: ALLOW, DENY 또는 인간 승인 정책 집행
감사 가능성: 에이전트 작업 및 실행 증거의 완전한 감사 추적 유지
API 계약 테스트 DSL: 긍정적, 부정적, 경계 및 보안 사례를 위한 AI 생성 테스트 스위트
다중 테넌트 격리: 다양한 클라이언트 및 팀을 위한 안전한 분리 보장
Auth Vault: API 및 MCP 통합을 위한 인증 관리
중앙 집중식 정책 관리: 조직 전반에 걸쳐 정책 관리
apilabs.ai 사용 방법은?
SuperContract 정의: API 워크플로우, MCP 작업 및 정책을 위한 YAML 기반 실행 가능한 가드레일을 생성합니다.
API 및 MCP 연결: 안전한 터널 또는 미리 구축된 커넥터를 사용하여 로컬, 개인 또는 공용 API 및 MCP 도구를 통합합니다.
요청 구축 및 테스트: AI 기반의 Request Studio를 사용하여 API 요청을 구성하고 테스트하며 문제를 해결합니다.
워크플로우 자동화: 에이전트를 사용하여 다단계 프로세스를 조정하고 트리거, 작업 및 승인을 연결합니다.
에이전트 작업 관리: MCP 게이트웨이 및 SuperContracts를 사용하여 정책을 집행하고 행동을 모니터링합니다.
데이터 분석: 데이터 파이프라인, 분석 및 차트를 활용하여 통찰력을 추출하고 API 데이터를 시각화합니다.
모니터링 및 감사: 보안 결과 및 규정 준수를 위한 터미널 활동 및 실행 증거를 캡처합니다.
apilabs.ai의 사용 사례
- AI 에이전트 작업 보호
- API 워크플로우 테스트
- IDE 기반 AI 에이전트 거버넌스
- AI를 위한 개인 API 접근
- 자동화된 API 데이터 분석
- 정책 기반 승인
- 종단 간 워크플로우 디버깅
- 자연어 API 상호작용
- 중앙 집중식 API 거버넌스
