可视化编排、自动化测试与内置 AI 智能自愈多协议复杂工作流。
内置 7 种核心协议，支持一键安装插件扩展。
跨平台桌面端应用与强大 CLI — 单一二进制搞定一切。
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在一个统一工作区内完成可视化调试、AI 智能体工具评估与全自动跨协议端到端测试。
输入自然语言自动编排多协议流水线与自适应折行排版。支持斜杠快捷指令 (/fix、/explain、/test)、交互式问询 (ask_user)、输入框快速切换供应商、最大执行轮次调节 (aiMaxIterations)、白名单安全终端工具与建流后自动运行验证。
流程原生划分为三大独立子图阶段：Setup 单次执行完成登录预热与变量导出；Main 承载核心业务流（压测时仅循环此阶段，指标纯净）；Teardown 在测试结束后执行资源清理与告警通知，并可直接消费只读 $report 执行报告变量。
支持在画布上框选任意节点右键「执行选中节点」(run_slice)，自动推导零入度根节点运行而不污染历史执行记录。执行面板原生嵌入交互式卡片 (ask_human)，中途可暂停等待人工确认或输入补充数据。
mpe serve在工作流中直接启动内嵌 HTTP 服务监听。http:ingress 节点捕获接收外部 Webhook 推送，下游搭配 http:respond 返回动态响应。支持通过 mpe serve 启动常驻网关守护进程，提供 Tokio 高并发派发与平滑优雅停机。
宿主内置原生 Model Context Protocol (MCP) Server 引擎，通过 9528 默认共享网关将工作流发布为 LLM 工具。支持一键导出 Cursor 与 Claude Desktop stdio 配置代码段，提供设置中心服务治理面板，并可双向调试外部 MCP 服务。
原生支持 HTTP、WebSocket、TCP、UDP、SSE、GraphQL 与外部插件（Kafka、Redis 等），彻底打破协议壁垒，消除分散的 Python/Go 脚本。
规范化 CLI 退出码 (0/1/2/3)，原生生成三阶段对齐的 JUnit XML 测试报告（--report junit）、自动写入 GitHub Actions Step Summary Markdown 摘要（--summary $GITHUB_STEP_SUMMARY）以及导出独立离线 HTML 报告（--export-html）。
将环境变量从流程中解耦为独立的全局 YAML 文件（dev.yaml、staging.yaml、prod.yaml），团队共享配置安全入库 Git，私有密钥通过 .local.yaml 覆盖不入库。具备四级变量级联解析与无头 CI 环境管理（mpe env）。
为什么现代协议驱动的研发与测试团队选择 MPE Flow？
| 核心特性 | MPE Flow | Postman | JMeter | Dify / Flowise |
|---|---|---|---|---|
| 多协议原生串联 | ✓ HTTP, WS, TCP, UDP, SSE, GQL, Kafka, MCP | 仅 HTTP / 基础 WS | 支持（配置繁重） | 仅 HTTP / LLM |
| 生命周期阶段编排 | ✓ 原生 Setup / Main / Teardown 与 $report 注入 | 仅前置/后置脚本 | setUp / tearDown 线程组 | ✗ 无 |
| Webhook 模拟服务 | ✓ 内嵌 http:ingress 与 http:respond 模拟 | 仅付费云端 Mock | 需繁复 Sampler 编写 | ✗ 无 |
| 交互式切片执行 (HITL) | ✓ 画布右键执行选中节点 + ask_human 人机协同 | ✗ 无 | ✗ 无 | ✗ 无 |
| 底层引擎 | ⚡ 原生 Rust (零 GC, 极速响应) | Node.js / Electron | Java JVM (重度内存占用) | Python / TypeScript |
| 交付形态 | ✓ 单一二进制 (GUI + CLI 一体) | 庞大桌面应用 | GUI + 繁杂脚本 | Docker 服务部署 |
| MCP 协议原生调试 | ✓ 原生内置 (stdio + SSE) | ✗ 无 | ✗ 无 | 部分支持 |
| CI/CD 自动化集成 | ✓ 独立无头 mpe CLI |
Newman / Cloud CLI | 命令行执行 | API 触发 |
| 离线与本地隐私 | ✓ 完全本地离线运行 | ✗ 强制云端登录 | ✓ 是 | 需自行部署 |
| 内置 AI 助手与智能自愈 | ✓ 全域画布 Copilot (自然语言编排、自适应排版、自主执行、一键修复、工程感知) | Postbot (仅 HTTP，需云端账号/付费) | ✗ 无 | 仅用于 Prompt 调试 |
了解关于 MPE Flow 架构、协议支持与自动化部署的一切信息。
MPE Flow 内置全域 AI 助手，兼容任意 OpenAI 协议的大模型服务（包括 DeepSeek、OpenAI、Claude、Kimi、通义千问等，或通过 Ollama、vLLM 本地离线部署的私有开源模型）。AI 助手通过 Tool Calling 原生接入画布与执行系统，支持斜杠快捷指令 (/fix、/explain、/test)、交互式选项卡片 (ask_user)、白名单安全终端执行工具与全信任自主执行，并在执行报错时一键诊断与智能自愈，全程 100% 隐私安全。
MPE Flow 将流程划分为一等公民的三大生命周期阶段：Setup 阶段在运行前单次执行，用于登录预热和全局变量初始化并自动导出到 Main；Main 承载核心业务流（压测时仅并发循环 Main 节点，保证 QPS/P99 指标纯净）；Teardown 在测试后单次执行用于告警通知和资源清理，并注入只读 $report 变量获取测试结果。画布通过左上方切换胶囊栏一键切换三阶段视图，调试器支持跨阶段断点步进。
MPE Flow (Multi-Protocol Flow Executor) 是一款基于 Rust 和 Tauri 构建的高性能跨协议工作流编排与集成测试引擎。它允许开发者通过可视化画布轻松编排跨 HTTP、WebSocket、TCP、UDP、SSE、GraphQL、Kafka 与 MCP 的复杂场景，提供桌面端 GUI 与独立无头 CLI。
MPE Flow 单一二进制中原生内置了 7 种核心协议与节点：HTTP/HTTPS（包含客户端请求及内嵌 ingress/respond webhook 模拟服务）、WebSocket、TCP、UDP、SSE (服务端推送事件)、GraphQL、以及 Script/Assertion（脚本与断言）节点。此外，宿主原生内置了 MCP Server 引擎（9528 共享网关）。Kafka、MCP 客户端工具、gRPC、Redis、MongoDB、SMTP、IMAP 等其他协议则通过一键侧边进程插件生态提供支持。
不同于专注于 HTTP 请求的 Postman，MPE Flow 对长连接与有状态协议（TCP、WebSocket、SSE 流、Kafka 消息队列、MCP 智能体工具）提供一等公民的原生支持，并具备图节点可视化流转、分支路由、变量自动提取、Setup/Main/Teardown 生命周期编排及超高并发压测能力，资源占用极低。
MPE Flow 原生支持 Windows（x64 安装包与便携包）、macOS（Intel 与 Apple Silicon 通用 Universal DMG），以及 Linux（同时提供 .deb 安装包、.AppImage 便携 GUI 包与轻量纯 CLI 无头二进制）。
完全可以。MPE Flow 采用单二进制双模式架构，内置独立的 mpe CLI 命令。在 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 或 Docker 容器中直接执行 mpe run flow.mpf -e staging --report junit --report-file results.xml --summary $GITHUB_STEP_SUMMARY --export-html report.html，支持标准化退出码（0/1/2/3），无缝渲染流水线 Step Summary 与自包含交互式测试报告。
是的，MPE Flow 采用宽松的 MIT 开源协议，代码完全托管在 GitHub：github.com/multi-protocol-flow。