[开源] ProxyPin MCP Workbench：让 AI 直接分析抓包、整理 API、管理 Mock 和数据归档，支持移动端

最近我想把手机 App 里的个人数据导出来，折腾了下 iPhone 抓包、HTTPS 证书、接口筛选和数据清理。

传统抓包工具虽然方便查看单条请求，但请求一多，还是得手动找接口、复制响应、写脚本、整理 Mock。于是我基于 ProxyPin 做了一个偏自动化工作台方向的开源版本：

[https://github.com/sinyu1012/proxypin-mcp-workbench](https://github.com/sinyu1012/proxypin-mcp-workbench)

目前主要功能包括：

- MCP 接入：AI 可以搜索请求、读取详情、分析接口结构
- 自动化工作台：集中管理采集方案、抓包项目、API 资产和数据导出
- 抓包项目归档：按任务隔离请求，清空实时列表也不会丢失项目记录
- 采集方案：保存域名范围和人工操作步骤，下次可以复用
- JSON / CSV 数据导出，并支持常见敏感字段脱敏
- Mock 场景合集：把多条规则放进一个场景，用一个开关整体启停
- Mock 命中诊断：方便查看规则为什么命中或没命中
- 宽屏 Request / Response 双列查看
- 兼容 SSE、WebSocket、Cookies 等详情
- 手机代理和证书连接诊断
- 内置一套可交给 Codex 使用的 ProxyPin 抓包 Skill

Mock 场景大致长这样：


自动化工作台界面：


这个项目更像是我自己在实际用时慢慢做出来的工具，UI 和工作流还在不断打磨中。如果你平时也会做移动端接口调试、个人数据迁移、API 归档或者 Mock 测试，欢迎试用、提 Issue 或一起贡献。同时也很想听听大家的看法：

- AI 辅助抓包还有哪些真正实用的场景？
- API 资产该怎么组织才更顺手？
- Mock 场景需不需要支持导入、分享和环境变量？
- 以后优先做 macOS 安装包，还是先完善 Windows / Linux ？

项目地址：
[https://github.com/sinyu1012/proxypin-mcp-workbench](https://github.com/sinyu1012/proxypin-mcp-workbench)

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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1235853)