Akira

Posted on Jun 17 • Originally published at apidog.com

APIテスト用Keploy代替ツールのおすすめ

Keployは、実トラフィックからほぼゼロ労力でテストを生成できるツールです。実行中のアプリに対してKeployを向けると、ネットワーク層の通信を観測し、テストケースと依存関係のモックを作成します。SDKやテストコードを追加せずに始められる一方で、Linux/eBPF前提の運用や、生成されたテストの整理が必要になるため、チームによっては代替ツールを検討することになります。

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Keployとは

Keployは、API、統合、エンドツーエンドテスト向けに、分離されたテストサンドボックスを作成するオープンソース（Apache-2.0）プラットフォームです。主なワークフローは2つあります。

1. 実トラフィックの記録とリプレイ

KeployはeBPFを使い、APIリクエスト、データベースクエリ、ネットワークコール、ストリーミングイベントなどをネットワーク層でキャプチャします。キャプチャした内容から、テストケースと依存関係のモック/スタブを生成し、ローカルまたはCI上で決定論的にリプレイします。

基本的な実行フローは次の通りです。

curl --silent -O -L https://keploy.io/install.sh && source install.sh

keploy record -c "CMD_TO_RUN_APP"

keploy test -c "CMD_TO_RUN_APP" --delay 10

アプリケーションコードの変更は不要です。eBPF層でキャプチャするため、言語にも依存しません。

2. AIによるAPIテスト生成

Keployは、OpenAPI仕様、Postmanコレクション、cURLコマンド、ライブエンドポイントから、APIテストスイートを生成できます。自動クリーンアップや依存関係のモックも組み合わせられます。

対応範囲は広く、Go、Java、Node.js、Python、Rust、C#、C/C++、TypeScript、gRPC、GraphQL、HTTP/REST、Kafka、RabbitMQ、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redisなどをカバーします。詳細はKeployドキュメントとKeploy GitHubリポジトリを参照してください。

チームがKeployの代替品を探す理由

Keployは強力ですが、導入前に次の制約を確認する必要があります。

eBPFはLinuxと昇格権限に依存する

ネットワーク層のキャプチャにはLinuxカーネルとプローブをアタッチする権限が必要です。Linux CIランナーでは扱いやすい一方、Windows/macOSの開発環境や制限の強い社内端末では導入が難しくなる場合があります。
記録されたテストはそのままでは安定しにくい

実トラフィックには、タイムスタンプ、トークン、一時ID、ノイズの多いレスポンスなどが含まれます。安定したテストスイートにするには、生成結果のレビュー、不要データの削除、アサーションの調整が必要です。
APIライフサイクル全体を管理するツールではない

Keployはテスト生成とリプレイに強みがあります。一方で、API設計、ドキュメント、モックサーバー、フロントエンドとの契約共有までを1か所で管理する用途には向きません。
意図を表すテストは別途作成が必要

キャプチャされたテストは「実際に起きたこと」を再現します。しかし「本来どう振る舞うべきか」を明示するには、開発者がアサーションを設計し、読みやすく保守可能なテストとして整える必要があります。

つまり、Keployが不適切というより、目的によって選ぶべきツールが変わります。

1. Apidog CLI：設計・モック・ドキュメント・テストを1か所で管理したい場合

Apidogは、API設計、デバッグ、モック、ドキュメント、テストを扱うオールインワンAPIプラットフォームです。Apidog CLI（apidog run）を使うと、Apidog上で作成したテストシナリオやコレクションを、ターミナルやCI/CDから実行できます。

Keployがランタイム挙動をキャプチャするのに対し、ApidogではAPI仕様やシナリオを自分で設計します。たとえば、次のような運用に向いています。

OpenAPI仕様または既存APIをApidogに取り込む
エンドポイントごとにリクエスト、レスポンス、スキーマを整理する
テストシナリオを作成する
アサーションを追加する
CLIでローカルまたはCIから実行する
HTML/JSONレポートを出力する

Apidog CLIでは、データ駆動テストや環境切り替えも扱えます。

apidog run \
  --access-token "$APIDOG_ACCESS_TOKEN" \
  -e "staging" \
  -d ./test-data.csv

主な機能は次の通りです。

-d によるCSV/JSONデータ駆動テスト
-e による環境切り替え
CLI、HTML、JSON形式のレポート出力
--upload-report によるクラウドレポートのアップロード
OpenAPIのインポート
APIスキーマ、エンドポイント、ブランチ、マージリクエストの管理
APIスキーマやエンドポイントからのAIテストケース生成

ただし、ApidogはKeployのようにeBPF経由でライブトラフィックをキャプチャしません。本番環境の呼び出しやデータベース依存関係を記録してテストを自動生成するツールでもありません。

そのため、目的別には次のように分けると判断しやすくなります。

実トラフィックをコードレスで記録・リプレイしたい → Keploy
API設計、モック、ドキュメント、保守可能なテストを1か所で管理したい → Apidog
仕様からテストを作り、CIで継続実行したい → Apidog CLI

導入手順はApidog CLI 完全ガイドとインストールガイドから確認できます。実践的なワークフローは、データ駆動テスト、テストレポート、CI/CDパイプライン、GitHub Actionsを参照してください。

AIテスト生成については、AIによるテストケース生成とOpenAPIからのテストスクリプト生成で説明されています。Keployとの比較はApidog CLI vs Keployと移行ガイドを参照してください。

長所

読みやすく、バージョン管理しやすいテストを作成できる
API設計、モック、ドキュメント、テストを同じ場所で管理できる
データ駆動実行、複数形式のレポート、CI実行に対応
仕様からAIテスト生成ができる

短所

eBPFによる実トラフィックキャプチャはない
実トラフィックからDBモックを自動生成しない
シナリオは記録ではなく作成する必要がある
CLI単体のOpenAPIリンターではない

2. Postman / Newman

Postmanは広く使われているAPIクライアントで、NewmanはPostmanコレクションをCLIから実行するランナーです。Postmanでリクエストとテストスクリプトを作成し、CIではNewmanでヘッドレス実行します。

基本的な実行例は次の通りです。

newman run collection.json \
  -e environment.json \
  --reporters cli,json

既にPostmanを使っているチームなら、CI実行への移行コストは低めです。

長所

エコシステムが大きい
UIに慣れている開発者が多い
コレクション形式が成熟している
コミュニティと情報量が多い

短所

テストはリクエストに付随するJavaScriptスニペットになりやすい
スイートが大きくなると保守が重くなる
データ駆動実行やレポート整備には追加作業が必要
Keployのような実ランタイム挙動の記録はできない

比較はApidog CLI vs Newmanを参照してください。

3. Hoppscotch CLI

Hoppscotchはオープンソースの軽量APIクライアントです。Hoppscotch CLIを使うと、保存したコレクションをターミナルから実行できます。

小規模チーム、個人開発、オープンソースプロジェクトで、軽量なAPIクライアントとシンプルなCLI実行を求める場合に向いています。

長所

オープンソース
軽量
学習コストが低い
シンプルなコレクション実行に使いやすい

短所

大規模なAPIライフサイクル管理には機能が薄い
高度なテスト、レポート、コラボレーション機能は限定的
実トラフィックキャプチャや依存関係モックはない

詳細な比較はApidog CLI vs Hoppscotch CLIを参照してください。

4. Schemathesis：スキーマベースのファジング

Schemathesisは、OpenAPIまたはGraphQLスキーマを読み込み、大量の入力を生成してAPIのクラッシュ、スキーマ違反、未定義動作を検出するツールです。

これは、例ベースのテストではなく、プロパティベースのファジングです。つまり、次のような問いに向いています。

APIは、開発者が明示的に試していない入力に対しても安全に動作するか？

基本的な実行例は次の通りです。

schemathesis run openapi.yaml --base-url https://api.example.com

多くのチームでは、Schemathesisをメインのテストスイートの代替ではなく、追加の堅牢性チェックとして使います。

長所

人間が見落としやすいエッジケースを発見できる
スキーマ駆動なのでAPI仕様に合わせて拡張しやすい
契約適合性と堅牢化に向いている

短所

ファジング結果にはトリアージが必要
スキーマ上は有効だがビジネス的に誤った応答は検出しにくい
完全なテスト戦略ではなく補完的なツール

関連する考え方は、契約テストとモックツールとAPIテスト自動化ツールで確認できます。

5. VCR / Mountebankスタイルの記録・リプレイとモック

VCR系ツールは、HTTPインタラクションを「カセット」として記録し、テスト実行時にリプレイします。RubyのVCR、Pythonのvcrpyなどが代表例です。

Mountebankは、サービス依存関係をワイヤー越しに記録・スタブするスタンドアロンツールです。

Keployの魅力が「実際の呼び出しをキャプチャしてリプレイすること」にある場合、VCRやMountebankはeBPFなしでその一部を実現できます。

ただし、重要な違いがあります。

VCRはアプリケーション内のHTTPクライアント層で記録する
Mountebankはプロキシとして動作する
どちらもKeployのようにDBクエリやカーネルレベルの依存関係まではキャプチャしない
対象は主にHTTPレイヤー

長所

Linux/eBPF要件なしでHTTPの記録・リプレイができる
言語ごとに成熟した選択肢がある
挙動が理解しやすい

短所

VCRではコードレベルの統合が必要
Mountebankではプロキシ運用が必要
HTTP層が中心で、DBやストリーミング依存関係は対象外
Keployのコードレスプローブよりセットアップが多い

モックデータ生成については、OpenAPIスキーマとモックデータ生成も参考になります。

比較表

ツール	アプローチ	実際のトラフィックを自動キャプチャ	トラフィックからのDB/依存関係モック	フルAPIプラットフォーム	ライセンス
Keploy	eBPF記録・リプレイ + AIテスト生成	はい（eBPF、コード不要）	はい	いいえ（テスト生成中心）	Apache-2.0
Apidog CLI	作成済みシナリオ + 仕様からのAIテスト生成	いいえ	いいえ	はい	商用（無料枠あり）
Postman / Newman	作成済みコレクション + JSテスト	いいえ	いいえ	部分的	商用（無料枠あり）
Hoppscotch CLI	作成済みコレクション	いいえ	いいえ	部分的	オープンソース
Schemathesis	スキーマからのプロパティベースファジング	いいえ	いいえ	いいえ	オープンソース
VCR / Mountebank	HTTP記録・リプレイ + スタブ	HTTPのみ	HTTPのみ	いいえ	オープンソース