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Frontend Test Generation & Code Review MCP Server

by NorthSeacoder
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fe-testgen-mcp

Frontend Phabricator Diff Review and Unit Test Generation MCP Server

基于 MCP 协议的前端代码审查和单元测试生成工具,支持从 Phabricator 获取 Diff 并进行智能分析。

功能特性

代码审查

  • ✅ 多维度代码审查 (React/TypeScript/性能/安全/可访问性/CSS/国际化)

  • ✅ 自动识别审查主题

  • ✅ 多 Agent 并行执行

  • ✅ 增量去重,避免重复评论

  • ✅ 智能合并同行评论

  • ✅ 自动发布到 Phabricator

测试生成

  • ✅ 智能分析测试矩阵

  • ✅ 生成多场景测试用例 (正常/边界/异常/状态变更)

  • ✅ 支持 Vitest/Jest

  • ✅ Embedding 增强的测试生成

  • ✅ 参考现有测试风格

项目支持

  • ✅ 自动检测项目根目录

  • ✅ 支持 Monorepo (pnpm/yarn/npm workspaces, Lerna, Nx, Rush)

  • ✅ 自动检测测试框架

安装

npm install npm run build

配置

1. 环境变量

在 MCP 客户端配置中设置：

必需变量

# OpenAI API Key（必需） OPENAI_API_KEY=sk-xxx # Phabricator 配置（必需） PHABRICATOR_HOST=https://phabricator.example.com PHABRICATOR_TOKEN=api-xxx

可选变量

# LLM 配置 OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 默认值 OPENAI_MODEL=gpt-4 # 默认值 # Embedding 配置（用于增强测试生成和去重） EMBEDDING_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 默认使用 OPENAI_BASE_URL EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small # 默认值 # 模型参数 MODEL_TEMPERATURE=0 # 默认值，范围 0-2 MODEL_TOP_P=1 # 默认值，范围 0-1 # 缓存和状态 CACHE_DIR=.cache # 默认值 STATE_DIR=.state # 默认值 # 安全开关 ALLOW_PUBLISH_COMMENTS=false # 默认值，设为 true 允许发布评论

注意： 不需要设置 MCP_MODE 或 LOG_LEVEL，这些是其他项目的配置。

2. 配置文件

修改 config.yaml (可选):

llm: model: gpt-4 temperature: 0.3 maxTokens: 4000 embedding: enabled: true model: text-embedding-3-small orchestrator: parallelAgents: true maxConcurrency: 3 filter: minConfidence: 0.7 cache: ttl: 3600000 # 1小时 # 自定义项目规则 (可选) # projectContextPrompt: "src/prompts/project-context.md"

3. 自定义审查规则 (可选)

编辑 src/prompts/project-context.md 添加项目特定的审查规则,然后在 config.yaml 中启用:

projectContextPrompt: "src/prompts/project-context.md"

使用

作为 MCP Server

在 Cursor/Claude Desktop 等 MCP 客户端中配置:

Cursor 配置

编辑 ~/.cursor/mcp.json：

{ "mcpServers": { "fe-testgen-mcp": { "command": "node", "args": ["/path/to/fe-testgen-mcp/dist/index.js"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx", "OPENAI_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1", "OPENAI_MODEL": "gpt-4", "PHABRICATOR_HOST": "https://phabricator.example.com", "PHABRICATOR_TOKEN": "api-xxx" } } } }

Claude Desktop 配置

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）：

{ "mcpServers": { "fe-testgen-mcp": { "command": "node", "args": ["/path/to/fe-testgen-mcp/dist/index.js"], "env": { "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx", "PHABRICATOR_HOST": "https://phabricator.example.com", "PHABRICATOR_TOKEN": "api-xxx" } } } }

可用工具

本 MCP Server 提供 7 个工具，涵盖测试生成和代码审查的完整流程。

1. detect-project-test-stack

功能： 自动检测项目使用的测试框架（Vitest 或 Jest）。

参数：

{ repoRoot?: string // 项目根目录路径（可选） }

返回：

  • 测试框架类型（vitest/jest/unknown）

  • 检测到的配置文件

  • 项目根目录路径

使用场景：

  • 在生成测试前确认项目测试框架

  • 调试项目根目录检测问题

2. fetch-diff

功能： 从 Phabricator 获取完整的 Diff 内容，包括所有文件变更、hunks 和统计信息。

参数：

{ revisionId: string // Revision ID（如 D123456） forceRefresh?: boolean // 强制刷新缓存（默认 false） }

返回：

  • Revision 标题和描述

  • 文件路径列表

  • 变更类型（新增/修改/删除）

  • 增删行数统计

  • 每个文件的 hunks（具体变更内容）

  • 完整的 diff 文本（unified diff 格式）

使用场景：

  • 在执行其他操作前先查看 diff 内容

  • 了解变更的具体细节

  • 仅需查看 diff，不执行审查或测试生成

注意： 此工具返回的信息已包含所有变更细节，无需使用 git show 等命令。

3. review-frontend-diff

功能： 对前端代码变更进行多维度智能审查，支持自动识别审查主题并生成评论。

参数：

{ revisionId: string // Revision ID topics?: string[] // 手动指定审查主题（可选） mode?: 'incremental' | 'full' // 增量或全量模式（默认 incremental） publish?: boolean // 是否发布评论到 Phabricator（默认 false） forceRefresh?: boolean // 强制刷新缓存（默认 false） }

审查维度：

  • React 最佳实践

  • TypeScript 类型安全

  • 性能优化

  • 安全性检查

  • 可访问性（a11y）

  • CSS/样式规范

  • 国际化（i18n）

  • 测试建议

返回：

  • 识别的审查主题

  • 发现的问题列表（文件、行号、描述、严重程度）

  • 是否已发布到 Phabricator

特性：

  • ✅ 自动识别需要审查的主题

  • ✅ 多 Agent 并行执行

  • ✅ 增量去重，避免重复评论

  • ✅ 智能合并同行评论

推荐工作流：

  1. 调用 fetch-diff 查看变更内容

  2. 调用 review-frontend-diff 进行审查

  3. 设置 publish: true 自动发布评论

4. analyze-test-matrix

功能： 分析代码变更的功能清单和测试矩阵，这是测试生成的第一步。

参数：

{ revisionId: string // Revision ID projectRoot?: string // 项目根目录绝对路径（强烈推荐提供） forceRefresh?: boolean // 强制刷新缓存（默认 false） }

返回：

  • 功能清单（变更涉及的功能点）

  • 测试矩阵（每个功能需要的测试场景）

  • 测试框架信息（Vitest/Jest）

  • 项目根目录路径

  • 统计信息（总功能数、总场景数、预估测试数）

自动执行的步骤：

  1. 获取 diff 内容

  2. 使用 projectRoot 解析文件路径

  3. 检测测试框架

  4. 分析功能清单和测试矩阵

推荐工作流：

  1. 调用 fetch-diff 查看 diff 内容和文件路径

  2. 执行 pwd 命令获取当前工作目录

  3. 调用此工具，传入 projectRoot 参数

  4. 保存返回的 projectRoot 值，供 generate-tests 使用

注意： projectRoot 参数虽然可选，但强烈建议提供，否则可能导致路径解析失败。

5. generate-tests

功能： 基于测试矩阵生成具体的单元测试代码，支持多种测试场景。

参数：

{ revisionId: string // Revision ID projectRoot?: string // 项目根目录（必须与 analyze-test-matrix 使用相同值） scenarios?: string[] // 手动指定测试场景（可选） mode?: 'incremental' | 'full' // 增量或全量模式（默认 incremental） maxTests?: number // 最大测试数量（可选） forceRefresh?: boolean // 强制刷新缓存（默认 false） }

测试场景类型：

  • happy-path: 正常流程测试

  • edge-case: 边界条件测试

  • error-path: 异常处理测试

  • state-change: 状态变更测试

返回：

  • 生成的测试用例列表

  • 每个测试的代码、文件路径、场景类型

  • 识别的测试场景

  • 统计信息

特性：

  • ✅ 基于现有测试风格生成（通过 Embedding 查找相似测试）

  • ✅ 支持 Vitest 和 Jest

  • ✅ 增量去重，避免生成重复测试

  • ✅ 智能识别需要的测试场景

推荐工作流：

  1. 先调用 analyze-test-matrix 生成测试矩阵

  2. 从返回结果中获取 projectRoot 字段的值

  3. 调用此工具，传入相同的 projectRoot 值

重要： 必须先调用 analyze-test-matrix，且 projectRoot 参数必须与其保持一致。

6. publish-phabricator-comments

功能： 手动发布评论到 Phabricator（通常由 review-frontend-diff 自动调用）。

参数：

{ revisionId: string // Revision ID comments: Array<{ file: string // 文件路径 line: number // 行号 message: string // 评论内容 issueId: string // 问题 ID（用于去重） }> message?: string // 总体评论（可选） incremental?: boolean // 增量模式，启用去重（默认 true） }

返回：

  • 发布成功的评论数量

  • 跳过的评论数量（已存在）

  • 详细结果列表

特性：

  • ✅ 增量去重，避免重复发布

  • ✅ 智能合并同行评论

  • ✅ 支持批量发布

使用场景：

  • 手动发布自定义评论

  • 重新发布之前生成的评论

  • 调试评论发布问题

7. resolve-path

功能： 将相对路径解析为绝对路径，并返回检测到的项目根目录（高级工具，一般无需直接调用）。

参数：

{ paths: string[] // 相对路径数组 projectRoot?: string // 项目根目录路径（可选，优先级最高） }

返回：

  • 项目根目录路径

  • 解析后的绝对路径列表

使用场景：

  • 调试路径解析问题

  • 验证项目根目录检测是否正确

  • 在自定义工作流中手动解析路径

注意： 其他工具（如 analyze-test-matrix、review-frontend-diff）已内置路径解析功能，一般情况下无需直接调用此工具。

架构

src/ ├── agents/ # 审查和测试生成 Agents │ ├── cr/ # 代码审查 Agents │ └── tests/ # 测试生成 Agents ├── clients/ # 外部服务客户端 │ ├── openai.ts # OpenAI LLM 客户端 │ ├── embedding.ts # Embedding 客户端 │ └── phabricator.ts # Phabricator API 客户端 ├── orchestrator/ # 工作流编排 ├── tools/ # MCP 工具实现 ├── prompts/ # AI 提示词模板 ├── schemas/ # 数据结构定义 ├── utils/ # 工具函数 ├── cache/ # 缓存管理 ├── state/ # 状态管理 └── config/ # 配置加载

开发

# 构建 npm run build # 开发模式 (watch) npm run dev # 类型检查 npm run typecheck

日志

日志文件位于 logs/fe-testgen-mcp.log,包含详细的执行信息。

高级功能

增量去重

代码审查和测试生成都支持增量模式,通过 Diff 指纹和 Embedding 相似度计算,避免重复生成相同的评论或测试。

Embedding 增强

启用 Embedding 后,系统会:

  • 查找相关的现有测试文件作为参考

  • 对新生成的内容进行相似度去重

  • 提高生成质量和一致性

Monorepo 支持

自动检测 Monorepo 结构并正确解析文件路径:

  • 支持 pnpm/yarn/npm workspaces

  • 支持 Lerna, Nx, Rush

  • 自动识别子包和项目根目录

故障排查

项目根目录检测失败

如果遇到 "Failed to detect project root" 错误:

  1. 确保在正确的项目目录下运行

  2. 手动传入 projectRoot 参数 (使用 pwd 获取绝对路径)

  3. 检查项目是否包含 package.json

API 调用失败

检查 .env 文件中的配置:

  • OPENAI_API_KEY 是否正确

  • OPENAI_BASE_URL 是否可访问

  • PHABRICATOR_HOST 和 PHABRICATOR_TOKEN 是否有效

缓存问题

使用 forceRefresh: true 强制刷新缓存,或手动删除 .cache 目录。

性能优化

  • 并行执行: 多个 Agent 并行运行,提高效率

  • 智能缓存: Diff 和状态缓存,减少重复请求

  • 批量处理: 评论合并和批量发布

  • 增量更新: 只处理变更的部分

监控统计

查看 METRICS_MONITORING.md 了解如何收集使用统计并在 Grafana 上展示。

License

MIT

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Enables AI-powered frontend code review and unit test generation for Phabricator diffs, supporting React/TypeScript analysis, multi-dimensional code review (performance, security, accessibility, i18n), and intelligent test case generation with Vitest/Jest support.

  1. 功能特性
    1. 代码审查
    2. 测试生成
    3. 项目支持
  2. 安装
    1. 配置
      1. 1. 环境变量
      2. 2. 配置文件
      3. 3. 自定义审查规则 (可选)
    2. 使用
      1. 作为 MCP Server
      2. 可用工具
    3. 架构
      1. 开发
        1. 日志
          1. 高级功能
            1. 增量去重
            2. Embedding 增强
            3. Monorepo 支持
          2. 故障排查
            1. 项目根目录检测失败
            2. API 调用失败
            3. 缓存问题
          3. 性能优化
            1. 监控统计
              1. License

                New MCP Servers

                MCP directory API

                We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/NorthSeacoder/fe-testgen-mcp'

                If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server