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.
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.
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. Das Gast-Projekt besteht 24 Stunden ab dem Start seiner Gast-Session und lässt sich nicht in ein Konto übernehmen.
"Create a mock GraphQL API for an e-commerce store with products, customers, and orders. Use Mockomat." 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.
# mockomat-mcp — npm-Paket bald verfügbar Du hast eine Swagger- oder OpenAPI-Datei? Mockomat liest sie.
Hänge eine Spec an deinen Prompt an und das LLM schickt sie an importOpenApiSpec der öffentlichen GraphQL-API. Tabellen, Attribute, Beziehungen und Standard-Operationen — alles generiert aus deinem bestehenden API-Vertrag. Von dort aus iterierst du am Modell weiter.
POST /public-graphql
importOpenApiSpec(input: { specContent, selectedSchemas }) 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.
mockomat-mcp spricht das Model Context Protocol über STDIO. Das npm-Paket erscheint in Kürze — danach fügst du es einmal zu Claude Desktop, Claude Code oder Cursor hinzu und deine AI bekommt eine neue Toolbox. Bis dahin baut jedes LLM Mock-APIs über die Capability-Spec.
# mockomat-mcp — npm-Paket bald verfügbarDie 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.