Test Assistant MCP Server

Een MCP-server (Model Context Protocol) voor OpenCode die klassieke testtechnieken en testheuristieken als tools beschikbaar stelt aan agenten, ondersteund door een lokale, zelfstandige kennisbasis.

De server is tool-based: hij adviseert en genereert testcases, maar voert zelf geen tests uit. Het is de agent (bijv. OpenCode) die de keuzes maakt en de technieken toepast op het systeem dat wordt getest.

Functionaliteit / Wat het doet

De server ontsluit twee soorten kennis:

• Testtechnieken (7): Boundary Value Analysis, Equivalence Partitioning, Decision Table, Pairwise Testing, State Transition, Use Case Testing, Error Guessing.

• Testheuristieken (6): SFDPOT, FEW HICCUPPS, RCRCRC, Quality Criteria Catalog, Bug Heuristics, Test Tours.

Een agent kan hieruit:

• technieken en heuristieken catalogiseren;

• testcases genereren voor de ondersteunde technieken (BVA, EP, pairwise);

• property-based testdata genereren met boundary discovery, constrained random en seed-reproduceerbaarheid;

• advies vragen over welke techniek/heuristiek past bij een omschreven context;

• een concrete checklist ontvangen (bijv. RCRCRC voor regressietesten).

Al deze kennis leeft als JSON in de map knowledge/ en wordt gelezen door de server — uitbreiden kan zonder code te wijzigen.

Related MCP server: @testneo/mcp-server

Tools

Voorbeelden van gebruik

• catalog_techniques() → catalogus van alle 7 technieken.

• catalog_heuristics() → catalogus van alle 6 heuristieken.

• generate_test_cases("Boundary Value Analysis", {"field": "age", "min": 0, "max": 150}) → BVA-testcases rond de grenzen -1, 0, 1, 149, 150, 151.

• generate_with_property({"field": "age", "type": "integer", "constraints": {"min": 0, "max": 150}, "count": 10}) → 10 property-based testcases met boundaries + random samples.

• generate_boundary_cases({"field": "email", "type": "string", "constraints": {"max_length": 254}}) → edge cases voor strings (empty, special chars, unicode, SQL injection).

• generate_random({"fields": [{"field": "name", "type": "string"}, {"field": "age", "type": "integer", "constraints": {"min": 0, "max": 120}}], "count": 5, "seed": 42}) → 5 reproduceerbare testrijen.

• advise_technique("regression after a bug fix") → beveelt o.a. RCRCRC aan.

• checklist_for("regression") → RCRCRC-checklist met items.

Installatie

Vereisten

• Python 3.11 (gebruik /usr/bin/python3.11, niet een ouder python3).

• venv-ondersteuning en pip.

Via Smithery (aanbevolen)

npx -y smithery mcp add djsteavy/test-assistent-mcp-server

Dit installeert de server via de Smithery registry. De server draait lokaal als stdio-proces.

Via GitHub clone

# 1. Kloon of ga naar de repo
git clone git@github.com:Cerios-TechLab/test-assistent-mcp-server.git
cd test-assistent-mcp-server

# 2. Maak een virtuele omgeving aan (Python 3.11)
/usr/bin/python3.11 -m venv .venv

# 3. Installeer het pakket (incl. dev-tools voor tests)
.venv/bin/pip install -e '.[dev]'

De enige runtime-afhankelijkheid is mcp>=1.29.0,<2 (pinned wegens FastMCP API-wijziging in 2.x); pytest is een dev-afhankelijkheid.

Smithery registry

De server is gepubliceerd op Smithery: https://smithery.ai/servers/djsteavy/test-assistent-mcp-server

De distributie loopt als MCPB-bundel (in mcpb/, gepacked naar .mcpb). Elke push naar main publiceert opnieuw via de workflow .github/workflows/smithery-deploy.yml (scripts/smithery-deploy.py, vereist SMITHERY_API_KEY-secret). Tool-schema's staan los van de MCPB-manifest in server-card.json, omdat de MCPB-spec geen inputSchema op tools toestaat maar Smithery ze in de deploy-payload verwacht.

Daarnaast houdt .github/workflows/glama-build-gate.yml de Glama-listing groen: Glama synct automatisch vanuit GitHub, en deze workflow bouwt de Dockerfile, draait de tests en een MCP-tools/list-smoketest zodat Glama's build (die de server in eigen sandbox bouwt) nooit faalt. De Dockerfile is een stdio-server; Glama injecteert zelf de transport-shim.

Werking

Starten (stdio)

De server werkt over stdio en wordt één-op-één gestart per MCP-client:

.venv/bin/python server/testassist_mcp_server.py

Bij het starten:

1. Wordt de kennisbasis geladen vanuit knowledge/ (of uit TESTASSIST_KNOWLEDGE_DIR als die omgevingsvariabele is gezet).

2. Worden de 8 tools geregistreerd op de FastMCP-server.

3. Wacht de server op JSON-RPC-berichten over stdin en antwoordt over stdout.

Registeren in OpenCode

Voeg onder mcp in ~/.config/opencode/opencode.json toe:

"testassist": {
  "type": "local",
  "command": ["/root/testassist-mcp/.venv/bin/python", "/root/testassist-mcp/server/testassist_mcp_server.py"],
  "enabled": true
}

Nadat de opencode-servers opnieuw zijn gestart (bijv. systemctl restart opencode-serve-4096 opencode-web-4098), hebben OpenCode-agenten de tools tot hun beschikking.

Manual verificatie van de server

Omdat MCP-stdio eerst een initialize-handshake vereist vóór tools/list, test je de tool-listing als volgt:

{ printf '%s\n' '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"smoke","version":"0"}}}'; printf '%s\n' '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'; printf '%s\n' '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}'; } | timeout 15 .venv/bin/python server/testassist_mcp_server.py

Je verwacht een JSON-antwoord waarvan result.tools 8 tools bevat (catalog_techniques, catalog_heuristics, generate_test_cases, generate_with_property, generate_boundary_cases, generate_random, advise_technique, checklist_for) met non-empty descriptions.

Kennisbasis

Kennis leeft in knowledge/ als JSON, één bestand per techniek of heuristiek:

knowledge/
├── techniques/    # boundary_value_analysis.json, equivalence_partitioning.json, decision_table.json, ...
└── heuristics/    # sfdpot.json, few_hiccupps.json, rcrcrc.json, ...

Elk bestand bevat gestructureerde velden. Techniekbestanden gebruiken name, description, when_to_use, steps en example; heuristiekbestanden gebruiken name, source, category, when_to_use, letters en example. Bij de heuristieken is letters een geordende lijst van {"letter": ..., "description": ...}-objecten, zodat mnemonics met herhaalde letters (zoals RCRCRC en FEW HICCUPPS) volledig behouden blijven.

Uitbreiden: voeg een nieuw JSON-bestand toe in de juiste map en de server biedt het automatisch aan — geen code-wijziging nodig.

Valideren en samenstellen kan met het harvest-script (print een index en is handig als sanity-check):

.venv/bin/python scripts/harvest.py

Dit eindigt met exit-code 0 bij een geldige kennisbasis en met een fout bij een ongeldige.

Testen

.venv/bin/python -m pytest

Projectstructuur

test-assistent-mcp-server/
├── server/
│   ├── knowledge_base.py          # laadt en ontsluit de JSON-kennisbasis
│   ├── generators.py              # pure testcase-generatie (BVA, EP, pairwise)
│   ├── generate.py                # property-based testdata engine (boundary, random, seed)
│   ├── advisor.py                 # keyword-gebaseerde advise/checklist-logica
│   └── testassist_mcp_server.py  # FastMCP stdio-server die de 8 tools wiret
├── knowledge/
│   ├── techniques/                # 7 techniekbestanden (JSON)
│   └── heuristics/               # 6 heuristiekbestanden (JSON)
├── mcpb/                         # Smithery MCPB distributie-bundle
│   ├── manifest.json             # MCPB v0.4 manifest
│   └── server/                   # kopie van server/ + knowledge/ voor distributie
├── scripts/
│   └── harvest.py                # valideert kennisbasis en print index
└── tests/                        # pytest-suite (31 tests)