"""
MCP Server para análisis de calidad de software
Punto de entrada centralizado para todas las herramientas de QA
"""
from fastmcp import FastMCP
from tools.swagger_analyzer import SwaggerAnalyzerTool
from tools.test_case_generator import TestCaseGeneratorTool
# Inicializar MCP
mcp = FastMCP('Calidad de Software MCP')
# Inicializar herramientas
swagger_tool = SwaggerAnalyzerTool()
test_case_generator_tool = TestCaseGeneratorTool()
@mcp.tool()
def analizar_contrato_swagger(
url: str,
swagger_ui_url: str = None,
generar_json: bool = True,
generar_readme: bool = True
) -> str:
"""
Analiza un contrato Swagger/OpenAPI y genera análisis completo con exportaciones.
Esta herramienta realiza un análisis exhaustivo del contrato y genera:
- Análisis detallado en formato texto
- Archivo JSON con toda la información estructurada (opcional)
- README con documentación estilo Swagger UI (opcional)
Extrae información completa incluyendo:
- Endpoints (paths, métodos HTTP, parámetros)
- Request bodies (schemas, content types, validaciones)
- Responses (códigos HTTP, schemas, headers)
- Schemas/Definiciones (propiedades, tipos, formatos)
- Validaciones (obligatoriedad, min/max, patterns, enums)
- Información de servidores y seguridad
- Tags y documentación externa
Los archivos se guardan en: output/swagger_analyzer/
Args:
url: URL del contrato Swagger/OpenAPI (JSON o YAML)
swagger_ui_url: URL de Swagger UI para incluir en el README (opcional)
generar_json: Generar archivo JSON con análisis completo (por defecto: True)
generar_readme: Generar README con documentación (por defecto: True)
Returns:
Análisis detallado y rutas de archivos generados
Examples:
# Análisis completo (texto + JSON + README)
analizar_contrato_swagger("http://localhost:8080/v3/api-docs")
# Con URL de Swagger UI
analizar_contrato_swagger(
"http://localhost:8080/v3/api-docs",
"http://localhost:8080/swagger-ui/index.html"
)
# Solo análisis de texto, sin generar archivos
analizar_contrato_swagger(
"https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json",
generar_json=False,
generar_readme=False
)
"""
return swagger_tool.analyze_contract(
url=url,
swagger_ui_url=swagger_ui_url,
generate_json=generar_json,
generate_readme=generar_readme
)
@mcp.tool()
def generar_casos_prueba(
swagger_analysis_json_path: str,
tecnicas: list[str] = None,
incluir_positivos: bool = True,
incluir_negativos: bool = True,
generar_json: bool = True,
generar_readme: bool = True
) -> str:
"""
Genera casos de prueba automáticamente desde un análisis de Swagger usando técnicas ISTQB.
Esta herramienta crea casos de prueba completos aplicando técnicas de testing reconocidas:
- Partición de Equivalencia (equivalence_partitioning)
- Análisis de Valores Límite (boundary_value_analysis)
- Tabla de Decisión (decision_table)
Genera casos detallados con:
- ID único y nombre descriptivo
- Técnica ISTQB aplicada (trazabilidad)
- Tipo (positivo/negativo)
- Prioridad (alta/media/baja)
- Datos de entrada sintéticos realistas (headers, params, body)
- Resultado esperado (código HTTP, errores específicos)
- Pre y post condiciones
Los archivos se guardan en: output/test_case_generator/
Args:
swagger_analysis_json_path: Ruta al JSON generado por analizar_contrato_swagger
tecnicas: Lista de técnicas ISTQB a aplicar (default: todas)
Valores: ["equivalence_partitioning", "boundary_value_analysis", "decision_table"]
incluir_positivos: Incluir casos de prueba positivos (default: True)
incluir_negativos: Incluir casos de prueba negativos (default: True)
generar_json: Generar archivo JSON con casos de prueba (default: True)
generar_readme: Generar README con listado de casos (default: True)
Returns:
Resumen de casos generados y rutas de archivos
Examples:
# Generar todos los casos con todas las técnicas
generar_casos_prueba("output/swagger_analyzer/swagger-analysis.json")
# Solo casos de valores límite
generar_casos_prueba(
"output/swagger_analyzer/swagger-analysis.json",
tecnicas=["boundary_value_analysis"]
)
# Solo casos negativos
generar_casos_prueba(
"output/swagger_analyzer/swagger-analysis.json",
incluir_positivos=False,
incluir_negativos=True
)
"""
result = test_case_generator_tool.generate_test_cases(
swagger_analysis_json_path=swagger_analysis_json_path,
techniques=tecnicas,
include_positive=incluir_positivos,
include_negative=incluir_negativos,
generate_json=generar_json,
generate_readme=generar_readme
)
# Formatear resultado
output = []
output.append("✅ Generación de casos de prueba completada\n")
output.append(f"📊 Total de casos generados: {result['total_test_cases']}\n")
summary = result['summary']
output.append("🎯 Distribución por técnica:")
for technique, count in summary['by_technique'].items():
output.append(f" - {technique}: {count} casos")
output.append("\n📋 Distribución por tipo:")
for test_type, count in summary['by_type'].items():
icon = "✅" if test_type == "positive" else "❌"
output.append(f" {icon} {test_type}: {count} casos")
output.append("\n⚡ Distribución por prioridad:")
for priority, count in summary['by_priority'].items():
icon = "🔴" if priority == "high" else "🟡" if priority == "medium" else "🟢"
output.append(f" {icon} {priority}: {count} casos")
output.append("\n📁 Archivos generados:")
for file_info in result['files_generated']:
output.append(f" {file_info['type']}: {file_info['path']}")
return "\n".join(output)
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
