Mockomat
AI-INTEGRATION

Mockomat ist ein Prompt.

Sag Claude, Cursor oder einem beliebigen LLM, eine Mock-GraphQL-API aufzusetzen. Es baut, du schaust zu, und der Link ist in deiner Zwischenablage, bevor das Modell seinen Satz beendet hat. Kein Login. Keine Config-Dateien.

< 60s bis zur ersten Query
10 MCP-Tools enthalten
24h Gast-Sessions
0 Config-Dateien
claude · mockomat-mcp · session
LIVE
— / Three ways in

Wähle den Einstiegspunkt, der zu deinem Stack passt.

Ob du einen Einzeiler in ChatGPT tippst oder eine längere Cursor-Session aufsetzt — es gibt einen Weg. Alle treffen auf dieselbe öffentliche API und enden mit einem abfragbaren Mock.

01 Am einfachsten

Einfach fragen.

Sag einem beliebigen LLM, Mockomat zu nutzen.

Keine Tools zu installieren, keine API-Keys zu kopieren. Die Capability-Spec unter /.well-known/ai-capabilities.md erklärt jedem LLM, wie es mit Mockomat kommuniziert. Das Modell erstellt ein Gast-Projekt, baut dein Schema und gibt dir eine abfragbare URL zurück.

"Create a mock GraphQL API for an e-commerce store with products, customers, and orders. Use Mockomat."
02 Native Tool-Nutzung

MCP-Server installieren.

Native Integration für Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Copilot.

mockomat-mcp stellt 10 Tools bereit — create_project, list_data_sources, create_table, generate_api, query_data, import_openapi und mehr. Das Session-Cookie wird automatisch verwaltet. Die AI sieht kein HTTP, nur saubere Tool-Aufrufe.

$ claude mcp add mockomat -- npx -y mockomat-mcp
03 Migrationspfad

OpenAPI-Spec einwerfen.

Du hast eine Swagger- oder OpenAPI-Datei? Mockomat liest sie.

Hänge eine Spec an deinen Prompt an und das LLM ruft import_openapi auf. Tabellen, Attribute, Beziehungen und eine vollständige GraphQL-Oberfläche — alles generiert aus deinem bestehenden API-Vertrag. Von dort aus iterierst du am Modell weiter.

$ mockomat import petstore.openapi.yaml → 3 tables · 24 attributes · 12 operations
— / The wow moment

Sieh der AI beim Designen zu,wie im Kino.

Modellierungsentscheidungen dauern normalerweise tagelange Meetings — der PM widerspricht dem Architekten, der Entwickler tappt im Dunkeln, der Tester wartet auf einen Vertrag. Mit Mockomat baut die AI das Schema in Echtzeit und dein ganzes Team sieht dasselbe Board. Tabellen erscheinen. Attribute werden gebunden. Beziehungen verbinden sich. Alle sehen dasselbe Bild, im selben Moment.

Product Owner sieht die Datenstruktur, die Stakeholder interessiert
Architekt prüft Beziehungen + Kardinalitäten live
Entwickler fragt den Mock sofort ab
Tester fixiert Fixtures, sobald sie erscheinen
LIVE · Modelling Board
PO AR DV QA
+ Claude
User
· email · fullName · avatarUrl · locale
Product
· sku · name · priceEur · stock
Order
· orderNo · total · status · createdAt
C Claude added relation User → Order
— / MCP server

Zehn Tools.Eine Installation.

mockomat-mcp ist ein veröffentlichtes npm-Paket, das das Model Context Protocol über STDIO spricht. Einmal zu Claude Desktop, Claude Code oder Cursor hinzufügen — deine AI bekommt eine neue Toolbox.

Claude Code
claude mcp add mockomat -- npx -y mockomat-mcp
Claude Desktop
{
  "mcpServers": {
    "mockomat": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mockomat-mcp"]
    }
  }
}
MCP Tools
create_project Spin up a new mock project with slug and metadata
get_project_status Retrieve project state, tables, and endpoints
list_data_sources Browse the public data-pool catalog
get_data_source Inspect schema + sample rows of a source
create_table Add an entity with typed attributes
create_attribute Append a field to an existing table
create_relation Link two tables with cardinality
generate_api Publish the GraphQL endpoint for the project
query_data Run a GraphQL query against the live mock
import_openapi Parse an OpenAPI/Swagger spec into tables

Was ein LLM pro Stufe kann und was nicht.

Die kostenlosen Einstiegspunkte sind breit genug, damit jeder Prompt funktioniert. Produktions-Workloads — CI-Integration, öffentliche Demos, AI-Agenten im Loop — laufen auf einem bezahlten Plan mit API-Key-Auth und höheren Kontingenten.

Guest

  • 1 project
  • 24h TTL
  • 30 req/min
  • 100 calls/day
  • Public endpoint

Starter

  • 5 projects
  • Persistent
  • 1,000 req/day
  • No private endpoints
  • 1 reporter seat

Professional

  • 25 projects
  • Private endpoints
  • API keys
  • 50,000 req/month
  • Up to 10 users

Business / Enterprise

  • Unlimited projects
  • Custom rate limits
  • Bring your own pool
  • SSO + on-prem
  • SLA-backed support