Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Qa Agentic logo
开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Qa Agentic

MCP Server

一个基于Model Context Protocol (MCP)的多代理自动化测试系统,为Python应用程序提供完整的软件测试生命周期管理,包括代码分析、测试生成、执行和修复。

工具数

8

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
自动化测试代码分析PythonClaudeAI代理Claude DesktopClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

one-repo-to-rule-them-all

提供方

one-repo-to-rule-them-all

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python qa_council_server.py

详细介绍

自主QA测试委员会MCP服务器

一个模型上下文协议(MCP)服务器,为Python应用程序提供多代理自主测试系统。灵感来自Openbserve自主QA测试架构的最佳实践。

目的

此MCP服务器编排了一个“子代理委员会”,该委员会自动化了整个软件测试生命周期,包括代码分析、测试生成、执行和Python应用程序的修复,具有前端(Playwright)和后端(pytest)测试功能。

特性

当前实施情况

  • clone_repository -克隆或更新GitHub存储库以进行测试
  • analyze_codebase -分析Python代码库结构并识别可测试的组件(函数、类、导入)
  • generate_unit_tests -为Python函数和类生成pytest单元测试
  • generate_e2e_tests -为web应用程序生成Playwright E2E测试
  • execute_tests -使用覆盖率报告和HTML报告运行pytest
  • repair_failing_tests -分析测试失败并提供智能维修建议
  • generate_github_workflow -创建GitHub Actions CI/CD工作流以进行自动化测试
  • orchestrate_full_qa_cycle -完整的端到端QA自动化(克隆→ 分析→ 生成→ test → 报告)

代理架构

该系统实施了一个专门代理人委员会:

  1. 存储库代理 -处理git操作和代码检索
  2. 分析代理 -执行基于AST的代码分析,以识别可测试的组件
  3. 测试生成器代理 -基于代码结构创建单元和E2E测试
  4. 执行人代理人 -使用pytest/Playwright运行测试并收集指标
  5. 修补剂 -分析故障并提出修复建议
  6. CI/CD代理 -生成部署管道
  7. 编排器代理 -协调所有代理以实现完全自动化

先决条件

  • 启用MCP工具包的Docker桌面
  • Docker MCP CLI插件(docker mcp 命令)
  • GitHub帐户(可选:私有仓库的GitHub个人访问令牌)

安装

请参阅随文件提供的分步说明。

使用示例

在Claude Desktop中,您可以问:

基本操作

  • “克隆存储库https://github.com/user/repo并分析其测试覆盖率”
  • “分析/app/repos/myproject中的Python代码库”
  • “为src/utils/helpers.py文件生成单元测试”
  • “创建E2E测试https://myapp.example.com"

测试执行

  • “运行存储库中的所有测试,并向我显示覆盖率报告”
  • “执行身份验证模块的测试”
  • “哪些测试失败了,我该如何修复它们?”

全自动化

  • “在上运行完整的QA周期https://github.com/user/webapp"
  • “使用GitHub Actions为我的存储库设置自动测试”
  • 为我的项目分析、测试和生成CI/CD管道

建筑

Claude Desktop → MCP Gateway → QA Council MCP Server → GitHub/File System
                                         ↓
                        [Council of Sub-Agents]
                                         ↓
                    pytest + Playwright + Coverage
                                         ↓
                         Test Reports & Metrics

发展

本地测试

# Set environment variables for testing
export GITHUB_TOKEN="ghp_your_token_here"

# Run directly
python qa_council_server.py

# Test MCP protocol
echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}' | python qa_council_server.py

添加新工具

  1. 将该功能添加到 qa_council_server.py
  2. 用…装饰 @mcp.tool()
  3. 确保单行文档字符串
  4. 用新的工具名称更新目录条目
  5. 重建Docker镜像

扩展CI/CD支持

generate_github_workflow 功能可以扩展以支持:

  • GitLab CI(.GitLab CI.yml)
  • 詹金斯(詹金斯档案)
  • CircleCI(.CircleCI/config.yml)
  • Azure管道(Azure Pipelines.yml)

测试数据生成

系统自动生成:

  • 基于功能特征的测试夹具
  • API测试模拟数据
  • 边缘案例测试的样本输入
  • E2E测试的剧作家页面对象

覆盖指标

所有测试执行包括:

  • 线路覆盖率
  • 分行覆盖率分析
  • HTML覆盖率报告
  • CI/CD集成的XML覆盖率
  • 测试执行时间指标

故障排除

工具未出现

  • 验证Docker镜像构建成功: docker images | grep qa-council
  • 检查目录和注册表文件
  • 确保Claude Desktop配置包括自定义目录
  • 完全重新启动克劳德桌面

存储库克隆失败

  • 验证GitHub令牌是否设置正确
  • 检查存储库URL格式
  • 确保网络连接
  • 对于私有仓库,令牌必须具有仓库访问权限

测试执行错误

  • 验证是否安装了pytest和剧作家
  • 检查Python版本兼容性(3.11+)
  • 确保测试文件遵循pytest惯例
  • 查看测试输出中的特定错误消息

剧作家问题

  • 浏览器安装: playwright install chromium
  • 对于无头错误,请确保依赖关系: playwright install-deps
  • 检查头部模式的显示设置

安全注意事项

  • 存储在Docker Desktop机密中的GitHub令牌
  • 所有操作都以非root用户(mcpuser)身份运行
  • 容器中隔离的存储库克隆
  • 无凭据记录或暴露
  • 测试结果不包含敏感数据

性能优化

  • 存储库克隆使用浅层克隆来提高速度
  • 尽可能并行执行测试
  • 针对大型代码库优化了覆盖率收集
  • 缓存重复执行的结果

未来的增强功能

  • 与测试数据生成库(Faker、Factory Boy)集成
  • AI驱动的测试改进建议
  • 自动测试数据清理
  • Docker Compose集成测试
  • 使用Locust进行性能测试
  • 视觉回归测试
  • 突变检测支持

许可证

MIT许可证

目录标签

目录标签

自动化测试代码分析PythonClaudeAI代理本地部署Python测试多代理系统CI/CD集成

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

8

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

继续浏览同类 MCP