MCP Pytest Server

MCP pytest集成服务，提供测试会话记录、结果跟踪和性能分析功能

开发者工具监控 #测试集成 #性能分析 #SDK工具 .JavaScript

评分 : 2.5分

下载量 : 18

更新时间 : 2025-04-23

什么是MCP服务器？

MCP服务器是一个用于记录和管理测试会话和测试用例结果的服务。它通过提供工具来跟踪测试执行过程中的各种状态和数据，帮助开发者更好地管理和分析测试结果。

如何使用MCP服务器？

MCP服务器可以通过简单的命令行工具进行配置和运行，支持pytest集成，帮助您轻松地记录测试结果。

适用场景

MCP服务器适合需要对测试会话和测试用例进行全面记录和管理的场景，例如软件开发中的自动化测试流程。

主要功能

记录测试会话开始在pytest会话开始时，初始化上下文并清除历史数据，确保测试结果的准确性。

记录测试用例结果在每个测试用例结束后，记录其执行结果（成功、失败或跳过），并保存详细的执行时间和错误信息。

记录测试会话结束在pytest会话结束时，汇总整个会话的统计信息，并更新测试会话的状态。

优势与局限性

优势

易于集成到现有pytest框架中

支持多种操作系统和Python版本

提供详细的测试结果记录和分析

局限性

需要安装Node.js和npm作为依赖

目前仅支持pytest集成

如何使用

安装Node.js和npm

确保您的系统上已安装Node.js v16或更高版本以及npm。

启动内存服务

使用uvx工具启动内存服务，确保后台持续运行。

安装MCP Pytest服务器

安装MCP Pytest服务器的npm包，确保正确配置。

运行pytest并启用MCP集成

通过pytest --mcp命令启用MCP集成，开始记录测试结果。

使用案例

记录测试会话开始在pytest会话开始时调用record_session_start工具，初始化测试上下文。

记录测试用例结果在每个测试用例结束后调用record_test_outcome工具，记录执行结果。

记录测试会话结束在pytest会话结束时调用record_session_finish工具，汇总统计信息。

常见问题

如何检查MCP服务器是否正在运行？

如何安装Python SDK？

MCP服务器支持哪些操作系统？

🚀 使用Pytest的MCP服务器开发指南

本指南将详细介绍如何使用Pytest进行MCP服务器的开发，涵盖安装依赖、启动服务、调试服务、开发建议以及Python SDK实现等方面。

🚀 快速开始

📦 安装指南

安装Node.js和npm

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash
nvm install --lts

安装Python 3.x和pip

大多数Linux系统已经预装了Python 3，如果没有安装，请根据具体操作系统进行安装。确保已安装pip。

启动服务

node ~/workspace/mcp-pytest-server/index.js

查看运行中的进程：

ps aux | grep index.js

捕获网络流量（假设端口为<port_number>）：

sudo tcpdump -i any -s 0 -w mcp_traffic.pcap port <port_number>

使用Curl进行交互：

curl http://localhost:5000

调试服务

使用cline与服务交互：

use_pytest-mcp

💻 使用示例

基础用法

安装依赖

# 安装Node.js和npm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash
nvm install --lts

# 安装Python 3.x和pip（大多数Linux系统已预装Python 3，确保安装了pip）

启动服务

node ~/workspace/mcp-pytest-server/index.js

查看运行中的进程

ps aux | grep index.js

捕获网络流量

sudo tcpdump -i any -s 0 -w mcp_traffic.pcap port <port_number>

使用Curl进行交互

curl http://localhost:5000

调试服务

use_pytest-mcp

高级用法

开发建议

使用更快的JSON库

将内置的json模块替换为orjson以加快解析和序列化速度。

import orjson as json

实现调度机制

使用字典映射请求类型和工具名称到处理函数。

def handle_list_tools(request):
    # 处理逻辑
    pass

def handle_record_session_start(args):
    # 处理逻辑
    pass

# 其他工具处理函数...

request_handlers = {
    "list_tools": handle_list_tools,
    "call_tool": {
        "record_session_start": handle_record_session_start,
        # 其他工具...
    }
}

def handle_request(request):
    request_type = request["type"]
    handler = request_handlers.get(request_type)

    if handler:
        if request_type == "call_tool":
            tool_name = request["name"]
            tool_handler = handler.get(tool_name)
            if tool_handler:
                tool_handler(request["arguments"])
            else:
                send_response({"type": "error", "code": -32601, "message": f"未知工具：{tool_name}"})
        else:
            handler(request)
    else:
        send_response({"type": "error", "code": -32601, "message": f"未知请求类型：{request_type}"})