Report Portal MCP Server

报告门户MCP服务器

A. 模型上下文协议（MCP） 使AI助手能够与之交互的服务器 报告门户，一个全面的测试自动化结果聚合和分析平台。

概述

此MCP服务器为AI助手提供了以下能力：

• 查询测试执行数据 -访问启动、测试项、日志和执行历史记录
• 分析测试失败 -搜索错误模式，执行根本原因分析，并跟踪片状测试
• 产生见解 -创建每周/每两周的总结和趋势分析
• 管理仪表板 -检索仪表板配置、小部件和过滤器
• 导出报告 -将分析报告作为谷歌文档发布到谷歌云端硬盘

主要特点

• API全面覆盖：完全访问报告门户的启动、测试项、日志、仪表板、小部件、过滤器和项目API
• 智能提示：用于根本原因分析（RCA）、每周和每两周总结的内置提示
• Google Drive集成：可选集成，用于将降价报告导出为格式化的谷歌文档
• 柔性运输：支持stdio、SSE、HTTP和可流式传输的HTTP
• 有条件的工具注册：工具会根据可用凭据自动启用/禁用
• 生产就绪：全面的测试套件、代码质量检查和适当的错误处理

目录

• 先决条件
• 设置
• 配置
• MCP客户端配置
• 跑步
• 环境变量
• 可用工具
• 提示
• 使用示例
• Google云端硬盘设置
• 故障排除
• 常见问题
• 发展
• 项目结构
• 贡献
• 致谢
• 许可证

快速开始

# 1. Clone and setup
git clone https://github.com/Demostenes777/report-portal-mcp-server.git
cd report-portal-mcp-server
uv sync && source .venv/bin/activate

# 2. Configure credentials
cp env.example .env
# Edit .env with your Report Portal credentials

# 3. Run the server
uv run main.py

# 4. Run tests
uv run pytest -v -m "not integration"

先决条件

• Python 3.12+
• 紫外线 包管理器
• 具有API访问权限的报表门户实例
• （可选）为Google Drive功能启用Drive API的Google Cloud项目

设置

uv sync && source .venv/bin/activate

配置

复制 env.example 到 .env 并填写您的凭据：

cp env.example .env

报告门户（RP工具所需）

RP_URL=https://your-reportportal-instance.com
RP_API_TOKEN=your_api_token_here
RP_PROJECT=your_project_name

从以下位置获取API令牌：报表门户->用户配置文件->API密钥。

谷歌云端硬盘（可选）

GOOGLE_CREDENTIALS_PATH=/path/to/credentials.json
GOOGLE_TOKEN_PATH=/path/to/token.json

看 Google云端硬盘设置 以下为详细说明。

MCP客户端配置

克劳德桌面

将此添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "report-portal": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "main.py"],
      "cwd": "/absolute/path/to/report-portal-mcp-server",
      "env": {
        "RP_URL": "https://your-reportportal-instance.com",
        "RP_API_TOKEN": "your_api_token",
        "RP_PROJECT": "your_project",
        "RP_VERIFY_SSL": "false"
      }
    }
  }
}

游标/其他MCP客户端

配置服务器，使stdio传输指向 uv run main.py 在这个目录中。

跑步

# stdio transport (default, for MCP clients like Cursor/Claude Desktop)
uv run main.py

# SSE transport (for web-based clients)
MCP_TRANSPORT=sse uv run main.py

# HTTP transport on custom port
MCP_TRANSPORT=http MCP_PORT=9000 uv run main.py

环境变量

可用工具

服务器提供了一套按功能组织的全面工具。工具根据可用凭据有条件地注册。

报告门户工具

需求: RP_URL, RP_API_TOKEN，以及 RP_PROJECT 必须进行配置。

这些工具提供了对Report Portal的REST API v1的完全访问，并提供了正确的身份验证、分页和过滤支持。

启动工具

启动代表测试执行运行。这些工具支持按状态、名称、属性和日期范围进行高级筛选。

测试项目工具

测试项表示启动中的单个测试用例、套件或步骤。

日志工具

日志包含详细的测试执行输出、错误消息和堆栈跟踪。

仪表板、小部件和筛选工具

项目工具

谷歌云端硬盘工具

需求：两者都有 GOOGLE_CREDENTIALS_PATH 和 GOOGLE_TOKEN_PATH 必须进行配置。

将报告门户分析导出到专业格式的Google文档，支持表格、标题和标记格式。

日期工具

需求：无-始终可用。

用于筛选和报告生成中的日期/时间计算的实用工具。

提示

服务器包括三个用于常见分析工作流的内置提示：

所有提示都会生成结构化的降价报告，并保存到 /tmp/rp/.

使用示例

根本原因分析

问你的AI助手：

Perform an RCA on launch 12345

助理将：

1. 检索发布详细信息和统计数据
2. 识别所有未通过的测试项目
3. 分析模式的错误日志
4. 搜索其他发布中的类似错误
5. 检查测试历史记录，以确定新故障与重复故障
6. 生成一份包含建议的综合报告

每周总结

Generate a weekly summary for project my-project

这分析了过去7天的发射情况，并提供了：

• 总发射次数和通过/失败细分
• 总体通过率
• 最常见的三种故障模式
• 经常失败的测试
• 可采取行动的建议

查询特定数据

List all failed launches from the last 3 days

Show me the error logs for test item 67890

Find similar errors to "NullPointerException in UserService"

Google Drive导出

Convert the RCA report for launch 12345 to a Google Doc in the "Test Reports" folder

Google云端硬盘设置

1.创建谷歌云项目

1. 首选 谷歌云控制台
2. 点击“选择项目”->“新建项目”
3. 输入项目名称，然后单击“创建”

2.启用Google Drive API

1. 转到“API和服务”->“库”
2. 搜索“Google Drive API”
3. 点击“启用”

3.创建OAuth 2.0凭据

1. 转到“API和服务”->“凭据”
2. 点击“创建凭据”->“OAuth客户端ID”
3. 如果系统提示，配置OAuth同意屏幕（选择“内部”用户类型）
4. 选择“桌面应用程序”作为应用程序类型
5. 下载JSON文件并将其另存为 credentials.json

4.配置环境

添加到您的 .env:

GOOGLE_CREDENTIALS_PATH=/absolute/path/to/credentials.json
GOOGLE_TOKEN_PATH=/absolute/path/to/token.json

5.初始化身份验证

运行一次以完成OAuth浏览器流程：

uv run python -c "
from mcp_server.services.google_drive_service import GoogleDriveService
service = GoogleDriveService()
print('Google Drive service initialized successfully')
"

将打开一个浏览器窗口进行身份验证。授予访问权限后，令牌会自动保存以供将来使用。

6.测试集成

uv run python -c "
from mcp_server.tools.google_drive_tools import register_google_drive_tools
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP('test')
register_google_drive_tools(mcp)
print('✓ Google Drive tools registered successfully')
"

故障排除

报告门户工具不可用

问题：服务器已启动，但RP工具未注册。

解决方案：检查是否设置了所有必需的环境变量：

echo $RP_URL
echo $RP_API_TOKEN
echo $RP_PROJECT

确保您的 .env 文件位于项目根目录中，格式正确。

SSL证书错误

问题: SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED 连接到报表门户时出错。

解决方案：如果使用自签名证书，请设置：

RP_VERIFY_SSL=false

对于具有有效CA签名证书的生产环境，请使用 RP_VERIFY_SSL=true.

Google Drive身份验证失败

问题：OAuth流失败或找不到凭据。

解决方案:

1. 验证 GOOGLE_CREDENTIALS_PATH 指向有效的OAuth2凭据JSON文件
2. 确保在您的Google Cloud项目中启用Google Drive API
3. 检查OAuth同意屏幕是否配置正确
4. 删除 token.json 如果令牌损坏，则重新进行身份验证

导入错误

问题: ModuleNotFoundError 运行服务器时。

解决方案：确保虚拟环境已激活并安装了依赖项：

uv sync
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

常见问题

我可以将其用于多个报告门户项目吗？

是的，但您需要使用不同的配置单独的MCP服务器实例 RP_PROJECT 价值观。

这支持Report Portal v5吗？

是的，此服务器与Report Portal v5 API兼容。

我可以在不集成Google Drive的情况下使用它吗？

当然！Google Drive集成是可选的。所有报告门户工具都独立工作。

如何运行集成测试？

集成测试需要一个实时报告门户实例。在中设置您的凭据 .env那么：

uv run pytest -v -m integration

发展

# Run all checks (format, lint, tests)
bash scripts/run-checks.sh

# Run tests (unit only)
uv run pytest -v -m "not integration"

# Run integration tests (requires RP credentials in .env)
uv run pytest -v -m integration

# Format code
./.venv/bin/python -m ruff format .
./.venv/bin/python -m isort .

# Lint
./.venv/bin/python -m ruff check .

项目结构

report-portal-mcp-server/
  main.py                          # Entry point
  pyproject.toml                   # Dependencies and tool config
  pytest.ini                       # Test configuration
  env.example                      # Environment template
  scripts/
    run-checks.sh                  # Code quality checks
  mcp_server/
    __init__.py
    main.py                        # FastMCP server factory
    config.py                      # Configuration and credential validation
    services/
      rp_base_service.py           # Base HTTP client with Bearer auth
      rp_launch_service.py         # Launch API operations
      rp_test_item_service.py      # Test item API operations
      rp_log_service.py            # Log API operations
      rp_dashboard_service.py      # Dashboard API operations
      rp_widget_service.py         # Widget API operations
      rp_filter_service.py         # Filter API operations
      rp_project_service.py        # Project API operations
      google_drive_service.py      # Google Drive API operations
    tools/
      launch_tools.py              # Launch MCP tools
      test_item_tools.py           # Test item MCP tools
      log_tools.py                 # Log MCP tools
      dashboard_tools.py           # Dashboard MCP tools
      widget_tools.py              # Widget MCP tools
      filter_tools.py              # Filter MCP tools
      project_tools.py             # Project MCP tools
      google_drive_tools.py        # Google Drive MCP tools
      date_tools.py                # Date/time utility tools
    prompts/
      prompts.py                   # RCA, weekly, biweekly prompts
  tests/
    integration_test.py            # Integration tests (need RP credentials)
    test_launch_tools.py           # Launch service unit tests
    test_google_drive_tools.py     # Google Drive service unit tests

贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 进行更改并添加测试
4. 运行代码质量检查： bash scripts/run-checks.sh
5. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
6. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
7. 打开拉取请求

代码质量标准

• 所有代码都必须通过 ruff 格式化和linting
• 进口商品必须按以下方式排序 isort
• 所有新功能都必须包括单元测试
• 保持测试覆盖率在80%以上
• 遵循现有的代码结构和模式

致谢

该项目源自 dci-mcp服务器 红帽社区AI工具公司的项目。架构、服务层模式和MCP集成方法都受到了该项目的启发和改编。我们感谢原作者为测试自动化平台的MCP服务器实现所做的基础工作。

许可证

Apache许可证2.0