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MCP-Allure

by crisschan
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Python
Apache 2.0
1
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MCP-Allure

MCP-Allure es un servidor MCP que lee los informes de Allure y los devuelve en formatos compatibles con LLM.

Motivación

A medida que la IA y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) se integran cada vez más en el desarrollo de software, crece la necesidad de acortar la distancia entre los informes de pruebas tradicionales y el análisis asistido por IA. Los formatos tradicionales de informes de pruebas de Allure, si bien son legibles por humanos, no están optimizados para el uso y procesamiento de LLM.

MCP-Allure aborda este desafío transformando los informes de pruebas de Allure en formatos compatibles con LLM. Esta transformación permite que los modelos de IA comprendan, analicen y proporcionen información sobre los resultados de las pruebas, lo que facilita:

  • Genere resúmenes y perspectivas de pruebas significativas
  • Identificar patrones en fallas de pruebas
  • Sugerir posibles soluciones para las pruebas fallidas
  • Habilite una depuración asistida por IA más efectiva
  • Facilitar la generación automatizada de documentación de pruebas

Al optimizar los informes de pruebas para el consumo de LLM, MCP-Allure ayuda a los equipos de desarrollo a aprovechar todo el potencial de las herramientas de IA en su flujo de trabajo de pruebas, lo que genera un análisis y mantenimiento de pruebas más eficientes e inteligentes.

Problemas resueltos

  • Eficiencia : Los formatos de informes de pruebas tradicionales no están optimizados para el consumo de IA, lo que genera ineficiencias en el análisis y el mantenimiento de las pruebas.
  • Precisión : los modelos de IA pueden tener dificultades para interpretar y analizar informes de pruebas que no estén en un formato optimizado para el consumo de IA.
  • Costo : Convertir los informes de pruebas a formatos compatibles con LLM puede consumir mucho tiempo y ser costoso.

Características principales

  • Conversión : convierte los informes de pruebas de Allure en formatos compatibles con LLM.
  • Optimización : optimiza los informes de pruebas para el consumo de IA.
  • Eficiencia : Convierte informes de pruebas de manera eficiente.
  • Costo : Convierte informes de pruebas a bajo costo.
  • Precisión : Convierte informes de pruebas con alta precisión.

Instalación

Para instalar mcp-repo2llm usando uv:

{ "mcpServers": { "mcp-allure-server": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "mcp", "run", "/Users/crisschan/workspace/pyspace/mcp-allure/mcp-allure-server.py" ] } } }

Herramienta

obtener_informe_de_atractivo

  • Lee el informe de Allure y devuelve datos JSON
  • Aporte:
    • report_dir: Ruta del informe HTML de Allure
  • Devolver:
    • Cadena, datos JSON formateados, como esto:
{ "test-suites": [ { "name": "test suite name", "title": "suite title", "description": "suite description", "status": "passed", "start": "timestamp", "stop": "timestamp", "test-cases": [ { "name": "test case name", "title": "case title", "description": "case description", "severity": "normal", "status": "passed", "start": "timestamp", "stop": "timestamp", "labels": [ ], "parameters": [ ], "steps": [ { "name": "step name", "title": "step title", "status": "passed", "start": "timestamp", "stop": "timestamp", "attachments": [ ], "steps": [ ] } ] } ] } ] }

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Un servidor que convierte los informes de pruebas de Allure en formatos compatibles con LLM, lo que permite que los modelos de IA analicen mejor los resultados de las pruebas y brinden información sobre fallas de pruebas y posibles soluciones.

  1. Motivation
    1. Problems Solved
      1. Key Features
        1. Installation
          1. Tool
            1. get_allure_report

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