CopilotKit/aimock

Mock everything your AI app talks to — LLM APIs, MCP, A2A, AG-UI, vector DBs, search. One package, one port, zero dependencies.

What it solves

AI 애플리케이션 테스트는 실시간 LLM API 및 기타 AI 서비스에 의존하기 때문에 비용이 많이 들고, 느리며, 결정론적이지 않은 경우가 많습니다. aimock 은 포괄적인 모크 인프라스트럭처를 제공하여 개발자가 로컬에서 이러한 서비스를 시뮬레이션할 수 있게 하고, 실제 API 키, 네트워크 호출 및 실시간 프로덕션 API 비용을 없앱니다.

How it works

aimock 은 로컬 서버로서 다수의 AI 공급자의 API 인터페이스를 모방합니다. AI SDK(예: OpenAI)의 BASE_URL 을 aimock 서버로 지정하기만 하면, 애플리케이션은 실제 공급자가 아니라 모크에 요청을 보냅니다. 사전에 정의된 요청‑응답 쌍인 "fixtures" 를 사용해 결정론적인 결과를 반환합니다. 또한 레코드‑리플레이 모드를 제공하여 실제 API 호출을 프록시하고 이를 fixtures 로 저장해 향후 결정론적인 재생에 사용할 수 있습니다.

Who it’s for

AI 에이전트, LLM 기반 애플리케이션 및 멀티모달 AI 도구를 구축하는 개발자를 위한 것으로, 실제 프로덕션 엔드포인트에 접근하지 않고도 신뢰성 높고 빠르며 비용 효율적인 방법으로 단위 테스트와 엔드‑투‑엔드 테스트를 수행할 수 있습니다.

Highlights

Broad Provider Support: OpenAI, Claude, Gemini, Bedrock, Azure, Vertex AI, Ollama 등 13개의 공급자에 대해 15개의 API 인터페이스를 모크합니다.
Multimodal Capabilities: 이미지 생성(DALL‑E, Imagen), 텍스트‑투‑스피치, 오디오 전사, 비디오 생성을 모크합니다.
Protocol Mocking: LLM 외에도 MCP 도구, A2A(Agent‑to‑Agent) 프로토콜, AG‑UI 이벤트 스트림 및 벡터 데이터베이스(Pinecone, Qdrant, ChromaDB)를 모크합니다.
Deterministic Testing: 타이밍을 인식하는 레코드‑리플레이 기능과 다중 턴 대화 매칭을 포함합니다.
Chaos Testing: 500 오류, 잘못된 JSON, 스트림 중단 등을 시뮬레이션하여 애플리케이션 회복력을 테스트합니다.
Scaling & Integration: CI/CD용 Docker/Helm 차트, Vitest/Jest 플러그인, GitHub Action을 제공하여 테스트 파이프라인에 원활히 통합할 수 있습니다.