# @dwmkerr/mock-llm 中文文档 规范地址：https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/ 版本：0\.1\.29 npm 元数据更新时间：2026-04-22T11:37:36.970Z 中文译文更新时间：2026-11-13T01:32:58.892Z 软件包许可：MIT 本文由上游 README 翻译，可能存在偏差，请结合原文核对 API、命令与配置。版权与许可归原作者所有。 原始 npm 页面：https://www.npmjs.com/package/%40dwmkerr/mock-llm 原文对照：https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/?lang=original 项目主页：https://github.com/dwmkerr/mock-llm#readme 源码仓库：https://github.com/dwmkerr/mock-llm ## 关键信息（来自 npm 元数据） - 包体积（解压后）：455 kB，183 个文件 - 模块格式：CommonJS - TypeScript 类型：包内自带 - 运行依赖：7 个 - 首次发布：2025-10-03T23:42:16.580Z - 最新版本发布：2026-04-22T11:37:36.841Z - 近 30 天下载量：10493（2026-10-13 至 2026-11-11，npm 官方下载统计） - 已发布版本数：26（近 12 个月 6 个） ## 中文简介 简单的 OpenAI 兼容 Mock API 服务器 。 可用于AI应用的确定性测试. ## 安装 ```sh npm install @dwmkerr/mock-llm ``` 也可以使用：`pnpm add @dwmkerr/mock-llm`、`yarn add @dwmkerr/mock-llm`、`bun add @dwmkerr/mock-llm` ## README # 模拟 [![npm version](https://badge.fury.io/js/@dwmkerr%2Fmock-llm.svg)](https://badge.fury.io/js/@dwmkerr%2Fmock-llm) [![codecov](https://codecov.io/gh/dwmkerr/mock-llm/graph/badge.svg?token=0GvcoTYVY4)](https://codecov.io/gh/dwmkerr/mock-llm) [![All Contributors](https://img.shields.io/github/all-contributors/dwmkerr/mock-llm?color=ee8449&style=flat-square)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-contributors) 简单的 OpenAI 兼容 Mock API 服务器 。 可用于AI应用的确定性测试. ## 导言 为依赖LLM的AI应用程序创建集成测试可能由于成本,反应结构的复杂性和LLM的非定型性质而具有挑战性. Mock LLM作为响应用户消息的简单"echo"服务器运行. 服务器可以配置,以根据输入提供不同的响应,可用于测试出错场景,不同的有效载荷等. 它目前的目的是嘲笑 [OpenAI 补全 API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions) 但是可以被扩展为在未来模拟列表模型API,响应API,A2A apis等. - [快速启动](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-quickstart) - [配置](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-configuration) - [自定义响应](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-customising-responses) - [正在装入配置文件](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-loading-configuration-files) - [更新配置](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-updating-configuration) - [健康和准备情况检查](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-health--readiness-checks) - [模板变量](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-template-variables) - [顺序答复](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-sequential-responses) - [流线配置](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-streaming-configuration) - [MCP(模式背景协议)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-mcp-model-context-protocol-mocking) - [MCP OAuth 模拟](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-mcp-oauth-emulation) - [A2A(代理议定书代理人)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-a2a-agent-to-agent-protocol-mocking) - [与赫尔姆一起部署到库伯涅茨](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-deploying-to-kubernetes-with-helm) - [实例](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-examples) - [开发者指南](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-developer-guide) - [样本](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-samples) - [贡献者](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-contributors) ## 快速启动 安装和运行 : ```bash npm install -g mock-llm mock-llm ``` Mock-LLM运行于端口6556(即拨号-打纸码6556)上,以避免与 普通端口). 或用多克语: ```bash docker run -p 6556:6556 ghcr.io/dwmkerr/mock-llm ``` 或者说 [使用赫尔姆](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-deploying-to-kubernetes-with-helm) 为库伯涅茨的部署. 用卷发测试. 接收请求的默认规则是用用户的精确消息回复: ```bash curl -X POST http://localhost:6556/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}] }' ``` 回应: ```json { "id": "chatcmpl-1234567890", "object": "chat.completion", "model": "gpt-4", "choices": [{ "message": { "role": "assistant", "content": "Hello" }, "finish_reason": "stop" }] } ``` Mock LLM还拥有基本支持 [A2A(代理)协议](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/docs/a2a.md) 用于测试代理消息、任务和同步操作. ## 配置 答复的配置使用a `yaml` 文件已装入 `mock-llm.yaml` 在当前工作目录中。 规则按顺序评估——最后一场比赛获胜. 默认配置与上次用户消息相呼应并提供一个 `/v1/models` 结束点 : ```yaml rules: # Default echo rule - path: "/v1/chat/completions" method: "POST" # The JMESPath expression '@' always matches. match: "@" response: status: 200 content: | { "id": "chatcmpl-{{timestamp}}", "object": "chat.completion", "model": "{{jmes request body.model}}", "choices": [{ "message": { "role": "assistant", "content": "{{jmes request body.messages[-1].content}}" }, "finish_reason": "stop" }] } # List models endpoint - path: "/v1/models" method: "GET" response: status: 200 content: | { "object": "list", "data": [{"id": "gpt-5.2", "object": "model", "owned_by": "openai"}] } ``` 每个规则都支持这些字段: - `path` - 匹配请求路径的正则表达式 - `method` - 匹配的HTTP方法(GET、POST等)。 如果没有指定, 请匹配所有方法 - `match` - JMESPath 表达式,以匹配请求内容(可选) - `sequence` - 按请求顺序匹配(可选) - `response` - 对返回的反应(状况和内容) ### 自定义响应 [耶稣会](https://jmespath.org/) 是JSON的查询语言,用于匹配收到的请求并提取答复值. 此返回一个固定信件 `hello` 模拟 `401` 错误 `error-401`模拟 `v1/models`数字 : ```yaml rules: # Fixed message when input contains 'hello': - path: "/v1/chat/completions" match: "contains(body.messages[-1].content, 'hello')" response: status: 200 content: | { "choices": [{ "message": { "role": "assistant", "content": "Hi there! How can I help you today?" }, "finish_reason": "stop" }] } # Realistic OpenAI 401 if the input contains `error-401`: - path: "/v1/chat/completions" match: "contains(body.messages[-1].content, 'error-401')" response: status: 401 content: | { "error": { "message": "Incorrect API key provided.", "type": "invalid_request_error", "param": null, "code": "invalid_api_key" } } # List models endpoint - path: "/v1/models" # The JMESPath expression '@' always matches. match: "@" response: status: 200 # Return a set of models. content: | { "data": [ {"id": "gpt-4", "object": "model"}, {"id": "gpt-3.5-turbo", "object": "model"} ] } ``` ### 正在装入配置文件 这个 `--config` 参数可用于非默认位置 : ```bash # Use the '--config' parameter directly... mock-llm --config /tmp/myconfig.yaml # ...mount a config file from the working directory for mock-llm in docker. docker run -v $(pwd)/mock-llm.yaml:/app/mock-llm.yaml -p 6556:6556 ghcr.io/dwmkerr/mock-llm ``` ### 更新配置 配置可以在运行时通过 `/config` 结束点 : `GET` 返回当前配置( JSON 默认, YAML 为) `Accept: application/x-yaml`, (中文(简体) ), `POST` 替换它, `PATCH` 合并更新, `DELETE` 重置为默认值 。 两者 `POST` 财务报告和审定财务报表 `PATCH` 接受 JSON (`Content-Type: application/json`)或YAML(`Content-Type: application/x-yaml`) (中文(简体) ). ### 健康和准备情况检查 ```bash curl http://localhost:6556/health # {"status":"healthy"} curl http://localhost:6556/ready # {"status":"ready"} ``` ### 模板变量 可在响应内容模板中找到 : - `{{jmes request }}` - 使用 [耶稣会](https://jmespath.org/)数字 : - `request.body` - 请求机构(例如, `body.model`, (中文(简体) ), `body.messages[-1].content`(中文(简体) ) - `request.headers` - HTTP头,小写(例如, `headers.authorization`(中文(简体) ) - `request.method` - HTTP方法(例如, `POST`(中文(简体) ) - `request.path` - 请求路径(例如, `/v1/chat/completions`(中文(简体) ) - `request.query` - 查询参数(例如, `query.apikey`(中文(简体) ) - `{{timestamp}}` - 当前时间(以毫秒计) 对象和阵列自动为JSON-字符串. 原始物归原位. ```yaml "model": "{{jmes request body.model}}" // "gpt-4" "message": {{jmes request body.messages[0]}} // {"role":"system","content":"..."} "auth": "{{jmes request headers.authorization}}" // "Bearer sk-..." "apikey": "{{jmes request query.apikey}}" // "test-123" ``` ### 顺序答复 用于测试多回合交互, 如工具调用, 使用 `sequence` 根据请求顺序返回不同回复: ```yaml rules: # First request: trigger tool call - path: "/v1/chat/completions" sequence: 0 response: status: 200 content: '{"choices":[{"message":{"tool_calls":[{"function":{"name":"get_weather"}}]},"finish_reason":"tool_calls"}]}' # Second request: return final answer - path: "/v1/chat/completions" sequence: 1 response: status: 200 content: '{"choices":[{"message":{"content":"The weather is 72°F"},"finish_reason":"stop"}]}' ``` 规则可以使用 `match`, (中文(简体) ), `sequence`两者或两者均: | `match` | `sequence` | 行为 | | --- | --- | --- | | 没有 | 没有 | 匹配所有请求( 囊括全部) | | 对 | 没有 | 仅基于内容的匹配 | | 没有 | 对 | 仅基于顺序的匹配 | | 对 | 对 | 必须满足两个条件 | 每个路径跟踪序列计数器,并通过 `DELETE /config`中标规则有 `sequence` 属性,所以倒置规则(不包含 `sequence`)可以处理活性探测器而无需消耗序列号. ### 流线配置 Mock-LLM 在客户端发送时支持流化响应 `stream: true` 在他们的要求。 流程行为在全球配置 : ```yaml streaming: chunkSize: 50 # characters per chunk (default: 50) chunkIntervalMs: 50 # milliseconds between chunks (default: 50) rules: - path: "/v1/chat/completions" match: "@" # etc... ``` 当客户端请求流线时, Mock- LLM 返回服务器- Sent Events( SSE) 使用 `Content-Type: text/event-stream`数字 : ```javascript const stream = await client.chat.completions.create({ model: 'gpt-4', messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }], stream: true // Enables streaming }); for await (const chunk of stream) { process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || ''); } ``` 这有助于确定对流协议的响应。 错误条件也可以测试 - 错误答复按 [OpenAI 流线规格](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat-streaming/streaming)。 。 。 . ## MCP(模式背景协议) Mock-LLM 显示支持测试 MCP 协议的 MCP 服务器和工具,详情载于 [MCP 文档](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/docs/mcp.md)。 。 。 . ## MCP OAuth 模拟 Mock-LLM也可以在其MCP端点前模拟一款OAuth 2.1授权服务器,因此可以测试由OAuth保护的MCP服务器端到端而不依赖于真实的IDP. 它服务于 RFC 8414 / RFC 9728 发现, RFC 7591 动态客户端注册, 授权代码 + PKCE, 以及刷新-托肯流, 外加一组用于测试管弦的小型控制端点. 见 [MCP OAuth 文档](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/docs/mcp-oauth.md)。 。 。 . ## A2A(代理议定书代理人) Mock-LLM 曝光支持测试 A2A 协议的 A2A 服务器和工具,详情见 [A2A 文档](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/docs/a2a.md)。 。 。 . ## 与赫尔姆一起部署到库伯涅茨 ```bash # Install from OCI registry helm install mock-llm oci://ghcr.io/dwmkerr/charts/mock-llm --version 0.1.8 # Install with Ark resources enabled # Requires Ark to be installed: https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark helm install mock-llm oci://ghcr.io/dwmkerr/charts/mock-llm --version 0.1.8 \ --set ark.model.enabled=true \ --set ark.a2a.enabled=true \ --set ark.mcp.enabled=true # Verify deployment kubectl get deployment mock-llm kubectl get service mock-llm # Port forward and test kubectl port-forward svc/mock-llm 6556:6556 & curl -X POST http://localhost:6556/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}' ``` 通过值自定义配置 。 雅姆尔: ```yaml # Optional additional mock-llm configuration. config: rules: - path: "/v1/chat/completions" match: "contains(messages[-1].content, 'hello')" response: status: 200 content: | { "choices": [{ "message": { "role": "assistant", "content": "Hi there!" }, "finish_reason": "stop" }] } # Or use existing ConfigMap (must contain key 'mock-llm.yaml') # existingConfigMap: "my-custom-config" ``` 见 [完整赫尔姆文档](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/docs/helm.md) 用于高级配置,方舟集成等. ## 实例 任何可兼容的OpenAI API SDK都可以被使用Mock LLM. 对于节点.js: ```javascript const OpenAI = require('openai'); const client = new OpenAI({ apiKey: 'mock-key', baseURL: 'http://localhost:6556/v1' }); const response = await client.chat.completions.create({ model: 'gpt-4', messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }] }); console.log(response.choices[0].message.content); // "Hello" ``` 而为彼道: ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key='mock-key', base_url='http://localhost:6556/v1' ) response = client.chat.completions.create( model='gpt-4', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}] ) print(response.choices[0].message.content) # "Hello" ``` ## 开发者指南 安装依赖并开始活重载 : ```bash npm install npm run dev ``` 林特或运行测试 : ```bash npm run lint npm run test ``` 运行端到端 [样本](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/#readme-samples) 套接字组 : ```bash npm run test:samples ``` 测试和检查本地运行的 MCP 服务器 : ```bash npm run local:inspect ``` ### 使用 Minikube 进行测试 ```bash docker build -t mock-llm:local . minikube image load mock-llm:local helm install mock-llm ./chart \ --set image.repository=mock-llm \ --set image.tag=local \ --set image.pullPolicy=Never ``` 用于链锯试验(例如: [方舟](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark): ```bash minikube image load mock-llm:local chainsaw test ./tests/my-test \ --values image.repository=mock-llm,image.tag=local,image.pullPolicy=Never ``` ## 样本 下面的每一个样本都以一个极小的脚本形式出现,显示: 1. 如何为特定情景配置模拟语言 2. 如何运行情景 3. 如何验证结果 这些可以作为你自己测试的参考. 每个样本也作为项目建设管道的一部分运行. | 样本 | 说明 | | --- | --- | | [01 - echo - message.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/01-echo-message.sh) | 请求LLM回复. | | [02-error-401.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/02-error-401.sh) | 校验错误处理方案 . | | [03-system-message-in-conversation.sh (原始内容存档于2017-03-30)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/03-system-message-in-conversation.sh) | 在对话中测试系统处理消息. | | [04头-验证.sh](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/04-headers-validation.sh) | 测试自定义的 HTTP 头验证 . | | [05 - a2a - 倒计时 - agent.sh](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/05-a2a-countdown-agent.sh) | 测试 A2A 屏蔽任务操作 . | | [06-a2a-echo-agent.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/06-a2a-echo-agent.sh) | 测试 A2A 信件处理 . | | [07-a2a-message-context.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/07-a2a-message-context.sh) | 测试 A2A 消息背景和历史 . | | [08-mcp-echo-tool.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/08-mcp-echo-tool.sh) | 测试 MCP 工具引用 . | | [09-token-usage.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/09-token-usage.sh) | 测试符使用跟踪. | | [10 mcp - 检查头.sh](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/10-mcp-inspect-headers.sh) | 测试MCP头检查. | | [11阶-工具调用.sh](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/11-sequential-tool-calling.sh) | 测试工具调用流量的相继响应. | | [12-list-models.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/12-list-models.sh) | 测试GET/v1/型号终点. | | [14mcp-oauth -发现.sh](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/14-mcp-oauth-discovery.sh) | 测试 OAuth 401挑战 + RFC 9728 / RFC 8414 关于被保护的MCP端点的发现元数据. | | [15-mcp-oauth-pkce-flow.sh (英语)](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/15-mcp-oauth-pkce-flow.sh) | 测试完整 OAuth 2.1 授权码 + PKCE 流量(DCR,授权,令牌交换,认证的MCP初始化). | | [16mcp -oauth - 新鲜。sh](https://npmcn.com/package/%40dwmkerr/mock-llm/samples/16-mcp-oauth-refresh.sh) | 测试刷新式赠款,刷新式旋转,以及 `/oauth/revoke` + 键 `/oauth/expire` 控制端点. | 下面的每个样本都与现实世界的确定性整合测试有关 [方舟](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark) 用于 `mock-llm` 特性。 这些测试可以作为您自己测试的参考. | 测试 | 说明 | | --- | --- | | [代理- 默认模式](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/agent-default-model) | 基本LLM查询和回复. | | [模式-海关负责人](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/model-custom-headers) | 将自定义信头传递给模型. | | [查询参数- ref](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/query-parameter-ref) | 来自 CifigMaps 和 secrets 的动态快速解析 . | | [查询脚本用户](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/query-token-usage) | 跟踪和报告使用量. | | [a2a-特工发现](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/a2a-agent-discovery) | A2A特工发现和服务器准备. | | [a2a -- 信息查询](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/a2a-message-query) | A2A消息处理. | | [a2a-阻断-任务完成](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/a2a-blocking-task-completed) | A2A 屏蔽任务成功完成 . | | [a2a 阻塞任务失败](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/a2a-blocking-task-failed) | A2A 屏蔽任务处理出错 . | | [mcp - 发现](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/mcp-discovery) | MCP服务器和工具的发现. | | [mcp -- -- 头部 -- -- 传播(PR # 311)](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/pull/311) | MCP头从代理和查询传播. | | [代理工具](https://github.com/mckinsey/agents-at-scale-ark/tree/main/tests/agent-tools) | 工具调用代理的序列响应. | ## 贡献者 感谢([emoji 密钥](https://allcontributors.org/docs/en/emoji-key):
Dave Kerr
戴夫·克尔
💻 📖 🚇 🚧		Luca Romagnoli
卢卡·罗马尼奥利
💻		Daniele
丹尼尔
💻		Matt Cowger
马特·考格
💻
本项目遵循 [全部贡献者](https://github.com/all-contributors/all-contributors) 规格。 任何捐助都值得欢迎. ## 常见问题 ### @dwmkerr/mock-llm 是什么？ 简单的 OpenAI 兼容 Mock API 服务器 。 可用于AI应用的确定性测试\. ### 如何安装 @dwmkerr/mock-llm？ 在项目目录运行 npm install @dwmkerr/mock-llm，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。它还提供命令行工具 mock-llm，可以用 npx mock-llm 直接运行。 ### @dwmkerr/mock-llm 支持 TypeScript 吗？ 支持。包内自带 TypeScript 类型声明（package\.json 声明了 types 入口），安装后即可获得类型提示，无需再安装 @types 包。 ### @dwmkerr/mock-llm 支持 ESM 还是 CommonJS？ 以 CommonJS 形式发布，可以直接 require\(\)；在 ES Module 项目中也可以用 import 引入（Node\.js 会把 module\.exports 作为默认导出）。 ### @dwmkerr/mock-llm 可以商用吗？ @dwmkerr/mock-llm 使用 MIT 许可。宽松许可：允许商业使用、修改和再分发，通常只需在分发时保留原版权与许可声明。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。 ### @dwmkerr/mock-llm 的下载量有多少？ 根据 npm 官方下载统计，@dwmkerr/mock-llm 在 2026/10/13 – 2026/11/11 这 30 天内被下载 10,493 次，日均约 350 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入，适合横向比较热度，不能直接等同于使用人数。 ### @dwmkerr/mock-llm 还在维护吗？ 最新版本 0\.1\.29 发布于 2026/04/22（6 个月前）；至今共发布 26 个版本，其中过去 12 个月发布了 6 个；首次发布于 2025/10/04。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。