api-testing-agent
MCP API Testing Agent
Un agente de pruebas de APIs impulsado por IA que utiliza el Model Context Protocol (MCP) para automatizar la generación de casos de prueba de API, su ejecución y el análisis de fallos.
Qué hace
Descubre endpoints a partir de una especificación OpenAPI/Swagger (mediante una herramienta MCP).
Genera escenarios de pruebo positivos y negativos parada cada endpoint using un LLM (LangChain + OpenAI) — entradas == váludas, campos obligatorios faltantes, tipos incorrectos, valores lidámicos, fallos de authentication, etc.
Ejecuta cada caso de pruebo contra la API en vivo mediante las herramientas MCP que envían solicitudes, validan las repuestas y analizan los códigos de estado HTTP.
Analiza fallos compareando las respuestas esperadas vs. las reales and preguntando al LLM que expliqu* porqué* falló un test and cuán grave es.
Informa del resultado mediante un informe estructurado en Markdown/JSON.
Un servicio FastAPI envuelve tood el pipeline de modo que pueda invocarse per HTTP
(POST /agent/run) — p. ej., desde o CI, un planificador o un interface de usuario — y el
servidor MCP also se puede ejecutarse de form independiiente y conectarse a cualquier cliente
compatible con MCP (Claude Devsitio, Claude Code, etc.).
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Arquitectura
┌─────────────────────┐ OpenAPI spec / target base URL
│ FastAPI Service │◄──────────────────────────────────
│ (api/main.py) │
└──────────┬───────────┘
│ triggers
┌──────────▼───────────┐
│ Testing Agent │
│ (agent/*.py) │
│ │
│ 1. TestGenerator │──uses──► OpenAI (LangChain)
│ (positive/negative │
│ scenarios) │
│ │
│ 2. TestExecutor │──calls──► MCP Client ──stdio──► MCP Server
│ (runs each case) │ │
│ │ ┌───────┴────────┐
│ 3. FailureAnalyzer │ │ MCP Tools: │
│ (LLM explains diff) │ │ - discover_ │
│ │ │ endpoints │
│ 4. ReportGenerator │ │ - send_request │
│ (md/json report) │ │ - validate_ │
└─────────────────────────┘ │ response │
│ - analyze_ │
│ status_code │
└────────┬───────┘
│ HTTP
┌────────▼───────┐
│ Target API │
│ (any REST API, │
│ e.g. sample_ │
│ target_api/) │
└─────────────────┘Estrucura del projecto
mcp-api-testing-agent/
├── mcp_server/
│ ├── server.py # MCP server (FastMCP) exposing the 4 tools
│ └── tools/
│ ├── discover.py # discover_endpoints — parses OpenAPI spec
│ ├── request_tool.py # send_request — issues HTTP calls
│ ├── validate.py # validate_response — schema/status checks
│ └── status_analyzer.py # analyze_status_code — status code semantics
├── agent/
│ ├── mcp_client.py # stdio MCP client used by the agent
│ ├── test_generator.py # LLM-based positive/negative test generation
│ ├── test_executor.py # runs generated test cases via MCP tools
│ ├── failure_analyzer.py # LLM explains expected-vs-actual mismatches
│ └── report_generator.py # Markdown + JSON report writer
├── api/
│ └── main.py # FastAPI app: POST /agent/run, GET /agent/reports/{id}
├── schemas/
│ └── models.py # Pydantic models shared across the app
├── sample_target_api/
│ └── demo_api.py # tiny FastAPI service to test the agent against
├── scripts/
│ └── run_agent.py # CLI entrypoint (no FastAPI needed)
├── reports/ # generated test reports land here
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
└── .env.exampleConfiguración
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # add your OPENAI_API_KEYEjecuta la API de destino de demo (una pequeña API de muestra par probble)
uvicorn sample_target_api.demo_api:app --port 9000Esto expone una API "Task Man-standing" de juguete con endpoints CRUD /tasks y una
specification OpenAPI generada en http://localhost:9000/openapi.json.
Ejecuta el agente mediante CLI
python scripts/run_agent.py --spec http://localhost:9000/openapi.json --base-url http://localhost:9000Esto generará casos de pruebo, los ejecutará, analizará los fallos y escribirá un
informe en reports/report_<timestamp>.md y .json.
Ejecuta el agente como servicio HTTP
uvicorn api.main:app --port 8000curl -X POST http://localhost:8000/agent/run \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"spec_url": "http://localhost:9000/openapi.json", "base_url": "http://localhost:9000"}'Ejecuta el servidor MCP de forma independiente
Para conectar las herramientas MCP a un cliente compatiion con MCP (Claude Desktop, Claude Code, etc.) en lugar del agente integrado:
python -m mcp_server.serverDespués, agrégalo a la config de tu cliente MCP, por ejemplox for Claude Desktop
(claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"api-testing-agent": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server.server"],
"cwd": "/absolute/path/to/mcp-api-testing-agent"
}
}
}Ejecuta todo con Docker
docker compose up --buildEsto arranca la API de destino de demo, el servicio FastAPI del agente de pruebas
basado en MCP y monta ./reports para que los informes generados estén disponibles en
el host.
Ejemplo de salda del informe
# API Test Report — 2026-02-03T10:15:00
Target: http://localhost:9000
Total: 18 Passed: 15 Failed: 3 Pass rate: 83%
## Failures
### POST /tasks — missing required field "title" (negative test)
Expected: 422 Unprocessable Entity
Actual: 500 Internal Server Error
Analysis: The endpoint does not validate the request body before hitting the
database layer, so a missing "title" causes an unhandled exception instead
of a client-error response. Severity: High — indicates missing input
validation.Notes para adapt ar esta a un proyecto real
Cambia
sample_target_api/por tu servicio real o uni ra--spec/spec_urla cualquier endpoint JSON de OpenAPI/Swagger active.El prompt de
test_generator.pyse puede ampliar con reglas de dominio (p. ej., cabeceras autentication requeridas, límites de reconcilia, tenant IDs).Para CI, ejecuta
scripts/run_agent.pyas un paso del pipeline and haz que la compilación falle ifreport["summary"]["failed"] > 0.
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Maintenance
Resources
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