freshrelease MCP

最新发布MCP服务器

](https://badge.fury.io/py/freshrelease-mcp) 

一个MCP服务器，它使AI模型能够通过强大的工具与Freshrelease进行交互，实现完整的项目和测试管理。

🚀 主要特点

• 🤖 人工智能原生（或“原生AI”）专为通过MCP协议集成AI模型而设计
• 🔧 完整管理项目、任务、测试用例、测试运行和用户管理
• 🧠 智能分辨率自动将名称转换为ID（用户、冲刺、项目等）
• 📋 本地过滤全面支持Freshrelease的原生query_hash格式
• 🌲 分层导航浏览7级深的章节层级结构
• ⚡ 性能优化内置缓存、连接池和批处理功能
• 🎯 基于标签的过滤使用直观的字段名，如“Owner”而不是“owner_id”

📊 工具概览

🛠️ 可用工具

核心管理

测试管理

智能过滤

查找与实用程序

✨ 智能功能

• 🧠 名称到ID的解析自动将用户名、冲刺名称、问题类型等转换为ID
• 📋 原生查询格式全面支持Freshrelease的 query_hash 包含所有操作符的格式
• 🌲 层次结构部分导航至最多7级深的章节层次结构（例如。， "Level1 > Level2 > Level3")
• API 兼容性处理嵌套结构 {"users": [...]} 以及直接数组响应格式
• ⚡ 性能优化多级缓存、连接池、优化的批处理
• 🔗 灵活的项目ID接受两个项目密钥（"FS") 和数字ID (123）
• 🎯 自定义字段支持自动检测并处理以“cf\_”为前缀的自定义字段
• 📊 多种查询格式原生查询哈希（query_hash），逗号分隔的字符串，或JSON对象

🚀 快速入门

1. 安装

# Easy install (no Python needed)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Or with Python: uv tool install freshrelease-mcp

2. 获取凭证

• API密钥根据上述信息，翻译原文内容如下：
• 域名（或领域）: company.freshrelease.com （您的域名）
• 项目密钥例如。， "FS"， "PROJ" （可选）

3. 配置光标

添加到 ~/.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "freshrelease-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["freshrelease-mcp"],
      "env": {
        "FRESHRELEASE_API_KEY": "your_api_key",
        "FRESHRELEASE_DOMAIN": "company.freshrelease.com",
        "FRESHRELEASE_PROJECT_KEY": "FS"
      }
    }
  }
}

4. 重启光标

✅ 您将看到可用的Freshrelease工具！

💡 使用示例

🎯 任务管理

获取项目概览：

“显示FS项目中的所有任务”

获取具体任务详情：

“获取任务FS-123的详细信息”

借助AI分析，获取全面深刻的史诗级见解：

“请为我展示关于史诗级任务FS-223786的详细见解，包括git状态和风险评估”

该人工智能将自动：

• 获取史诗级详情及所有包含完整信息的子任务
• 从任务描述中分析git/PR（Pull Request）的开发状态
• 提供基于人工智能的见解，包括完成率、团队分布和时间线风险
• 提供状态细分和进度总结
• 显示分配者分布及优先级细分

📋 高级任务筛选

使用自然语言过滤：

“查找所有由John Doe负责且当前正在进行的高优先级任务”

人工智能两者都理解：

• 友好的标签“所有者”，“状态”，“优先级”
• 技术名称"owner_id"（所有者ID）, "status_id"（状态ID）, "priority_id"（优先级ID）

使用现有过滤器进行原生新鲜发布过滤：

“使用保存的过滤器ID 102776，结合自定义字段和日期范围来过滤任务”

基于冲刺和日期的过滤：

“显示Sprint 1中在2024年12月至2025年8月期间创建的所有错误”

🧪 测试用例管理

自然过滤测试用例：

“在认证部分查找所有高风险和中风险的功能测试”

浏览层级结构部分：

“从‘认证 > 登录测试 > 正向案例’部分获取所有测试用例”

该人工智能能够自动在多达7层的章节层级结构中进行导航。

获取包含AI见解的简洁测试运行总结：

“测试运行150183的表现如何？”

响应示例： *“已执行23/25项测试（完成92%）。21项通过，2项失败。质量评分：良好。修复2项失败的测试用例。”*

🛠️ 开发工具

代码质量保证

这个项目包含了全面的工具，用于维护代码质量和预防常见问题：

📋 代码质量指南 (CODE_QUALITY_GUIDE.md)

• 完整的缩进标准和最佳实践
• 针对项目的特定代码模式和模板
• 避免常见错误及示例
• 性能优化指南
• 开发者提交前的检查清单

🔍 自动质量检查器 (quality_check.py)

对任何Python文件运行质量检查：

python3 quality_check.py src/freshrelease_mcp/server.py

特点：

• ✅ 缩进验证（4个空格标准）
• ✅ MCP工具结构验证
• ✅ 函数文档字符串检查
• ✅ 异步/等待（Async/await）模式验证
• ✅ 错误处理分析

示例输出：

✅ No issues found in src/freshrelease_mcp/server.py

🆕 最新更新

v1.9.7 - 优化了AI洞察与代码质量

• ✅ 优化的测试运行AI简化版 fr_get_testrun_summary 提供简洁的见解、质量评分和针对性的建议
• ✅ Epic AI 洞察重命名并增强功能 fr_get_epic_insights 包含全面的人工智能分析，涵盖git/PR状态、风险评估及详细任务分析
• ✅ 测试用例AI总结重命名 fr_filter_testcases to fr_testcase_filter_summary 具备智能洞察和自动化分析能力
• ✅ 代码质量工具添加了全面的代码质量指南（CODE_QUALITY_GUIDE.md) 和自动化质量检查器 (quality_check.py）
• ✅ 增强的场映射修复了过滤问题，提高了字段标签的解析度
• ✅ 更好的错误处理全面的日志记录和错误信息，用于调试
• ✅ 问题密钥解决支持使用问题密钥对 parent_id 和 epic_id 进行过滤

v1.8.4 - 过滤器错误修复

• ✅ 固定字段映射错误解决了“获取项目字段映射失败：0”的错误
• ✅（表示正确、确认或完成的符号，无具体中文含义，可理解为“正确”、“确认”或“完成”等意思，具体根据上下文确定） API响应处理更好地处理嵌套数组与直接数组响应
• ✅ 常见的字段映射增加了对“父级”、“史诗”、“所有者”字段标签的支持

🔧 故障排除

在 Cursor 中看不到工具？

1. 检查 ~/.cursor/mcp.json 是有效的JSON
2. 完全重启光标
3. 验证凭据： uvx freshrelease-mcp --help

环境变量：

FRESHRELEASE_API_KEY="your_api_key"      # Required
FRESHRELEASE_DOMAIN="company.freshrelease.com"  # Required  
FRESHRELEASE_PROJECT_KEY="FS"            # Optional default project

📄 许可证

MIT 许可证 - 详情请参见 LICENSE 文件。

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