У нас вы можете посмотреть бесплатно Создание агента проверки статуса API с помощью Postman (полное руководство) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Узнайте, как создать агента проверки состояния API с помощью Postman Flows и развернуть его в качестве сервера MCP. Узнайте, как автоматизировать проверки работоспособности API в ваших коллекциях Postman, сводить данные конечных точек, обрабатывать неудачные запросы и интегрировать ИИ (Claude или GPT) для автоматического создания интеллектуальных отчётов о состоянии. В результате у вас будет полнофункциональный агент мониторинга API, который подключается к Claude через MCP, проверяет все ваши API в режиме реального времени и суммирует результаты успешных и неудачных запросов, как SRE. Что вы узнаете: Как создать поток Postman для автоматической проверки работоспособности API; Использовать API Postman и регулярные выражения для извлечения и мониторинга конечных точек; Разделять успешные и неудачные вызовы для лучшей отладки; Добавить Claude или GPT для обобщения результатов и предложения исправлений; Развернуть свой поток как сервер MCP для внешней интеграции; 🔗 Доступ к публичному рабочему пространству: https://www.postman.com/postman/agent... 📌 Временные метки 0:00 – Введение: Обзор агента проверки состояния API; 0:12 – Как он вписывается в сервер MCP; 0:52 – Демонстрация коллекции Postman + спецификации OpenAPI; 1:27 – Зачем автоматизировать проверки работоспособности; 2:00 – Создание нового модуля потока; 3:00 – Добавление входных данных: URL / ключ API / базовый URL; 4:12 – Извлечение UID коллекции с помощью регулярных выражений; 5:01 – Извлечение данных из Postman API 6:12 – Отладка ключей API и переменных окружения 8:28 – Сглаживание конечных точек и циклические проверки 10:48 – Обработка успешных и неудачных запусков 15:21 – Добавление AI Agent для создания отчётов 22:02 – Развёртывание в качестве сервера MCP и подключение к Claude 23:32 – Финальный тест + результаты