🤖 AI Testcase Generator MCP

Ein Model Context Protocol(MCP)-Server, der umfassende API-Testpläne (positive, negative sowie Grenz- und Randfälle) direkt aus Endpunkt-Metadaten generiert – unterstützt durch LLMs.

Dies ist ein TypeScript-basierter Model Context Protocol(MCP)-Server für QA-Ingenieure. Er demonstriert die zentralen Konzepte des Model Context Protocol, indem er Folgendes bereitstellt:

• KI-gestütztes Tool zur Generierung umfassender Testfallpläne aus API-Endpunkten und Payloads

• Prompt-gesteuerte LLM-Integration für Qualität und Abdeckung

• Erweiterbare Struktur für zukünftige Automatisierungswerkzeuge

✨ Funktionen

• 🔌 MCP-konformer Server (stdio-Transport).

• 📝 Tool: generate_tests_excel

  • Eingabe: Endpunkt, HTTP-Methode, Payload, zusätzlicher Kontext.

  • Eingabeoptionen:

    • Direkte Endpunktdetails: Endpunkt, HTTP-Methode, Payload

    • Verwenden Sie extraContext, um zusätzliche Testhinweise oder Einschränkungen anzugeben

  • Ausgabe: 📊 Excel-Testplan mit den Spalten: Lfd. Nr., Testname, Vorbedingung, Schritte, Erwartetes Ergebnis.

• 🧠 Prompt-gesteuerte Testgenerierung mit konfigurierbarem LLM (Groq, OpenAI, Anthropic).

• 📜 Detaillierte Protokollierung mit Winston.

Related MCP server: ai-testcase-generator-mcp

🏗️ Architektur

flowchart TD
    A[Claude / MCP Client] -->|Run Tool| B[MCP Server]
    B -->|Prompt| C[LLM API]
    C -->|Test Cases JSON| B
    B -->|Excel Export| D[(Test Plan .xlsx)]
    B -->|Logs| E[Server Log File]

📂 Projektstruktur

ai-testcase-designer-mcp/
├── build/                         # Compiled JavaScript output
├── assets/                        # Demo gifs, images, and sample files
│    ├── demo.gif
│    ├── excel_preview.png
│    └── sample_chat_message.txt
├── configs/
│    └── config.json               # Server/tool config
├── src/
│    ├── index.ts                  # Main server entry point (MCP interface & routing)
│    ├── excel.ts                  # Excel file creation & writing logic (modular)
│    ├── logger.ts                 # Winston logger configuration & log writing (modular)
│    └── prompts/
│         └── testcase_prompt.txt  # Prompt template for LLM-based test generation
├── package.json
├── tsconfig.json
├── README.md
└── .gitignore

• src/excel.ts: Übernimmt die gesamte Erstellung von Excel-Dateien (.xlsx) und den Testplan-Export (modularisiert).

• src/logger.ts: Stellt modulare Protokollierungsfunktionen für den MCP-Server mithilfe von Winston bereit.

• src/prompts/: Enthält Prompt-Vorlagen für die LLM-gesteuerte Testgenerierung.

• assets/: Demo-GIFs, Excel-Beispielvorschau und Chat-Prompt-Beispiele.

🎥 Demo

Hier sehen Sie den MCP bei der Generierung von Testfällen und dem Export nach Excel:

🔍 Excel-Vorschau

Nachfolgend eine kurze Vorschau der generierten Testfälle:

Entwicklung

Abhängigkeiten installieren:

npm install

Server erstellen:

npm run build

Für die Entwicklung mit automatischem Neubau:

npm run watch

⚙️ Installation

Befolgen Sie diese Schritte, um den AI Testcase Designer MCP-Server lokal einzurichten:

1. Repository klonen

   git clone 
   cd ai-testcase-designer-mcp

2. Abhängigkeiten installieren

   npm install

3. Server erstellen

   npm run build

4. Server in Ihrem MCP-Client konfigurieren

   a. Claude Desktop oder ein beliebiger MCP-kompatibler Client

   • Fügen Sie die folgende Serverkonfiguration hinzu:

     • Auf MacOS:
       ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

     • Auf Windows:
       %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

   {
     "mcpServers": {
       "ai-testcase-designer-mcp": {
         "disabled": false,
         "timeout": 60,
         "command": "node",
         "args": [
           "c:/Auto_WS/ai-testcase-designer-mcp/build/index.js"
         ],
         "transportType": "stdio"
       }
     }
   }

   b. Cline (VS Code-Erweiterung)

   Schnellstart:

   1. Installieren Sie Cline aus dem VS Code Marketplace.

   2. Öffnen Sie die Cline-Seitenleiste (über die VS Code-Aktivitätsleiste).

   3. Gehen Sie zum Abschnitt „MCP Servers" und klicken Sie auf „Add New MCP Server".

   4. Füllen Sie die Serverdetails aus:

      {
        "mcpServers": {
          "ai-testcase-designer-mcp": {
            "disabled": false,
            "timeout": 60,
            "command": "node",
            "args": [
              "c:/Auto_WS/ai-testcase-designer-mcp/build/index.js"
            ],
            "transportType": "stdio"
          }
        }
      }

   5. Testen Sie die Verbindung und speichern Sie.

   Eine visuelle Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie unten:

   

   

   Eine ausführliche Cline-Anleitung finden Sie in der offiziellen Dokumentation:
   cline.bot/getting-started/installing-cline#vs-code-marketplace%3A-step-by-step-setup

c. Hermes Agent

• Fügen Sie die folgende Serverkonfiguration unter mcp_servers zu ~/.hermes/config.yaml hinzu:

mcp_servers:
  ai-testcase-designer-mcp:
    command: "node"
    args: ["/absolute/path/to/ai-testcase-designer-mcp/build/index.js"]

🔑 API-Schlüssel & Arbeitsverzeichnis einrichten

Zur Verwendung des AI Testcase Designer MCP.

1. Holen Sie sich Ihren kostenlosen Groq-API-Schlüssel hier: https://console.groq.com/keys

2. Ein Arbeitsverzeichnis (WORK_DIR), in dem generierte Excel-Testpläne und Serverprotokolle gespeichert werden.

Aktualisieren Sie Ihre config.json-Datei wie folgt:

{
  "MODEL_API_KEY": "gsk_7Ma3Fabcd <your-api-key-here>",
  "WORK_DIR": "C:/Auto_WS/ai-testcase-designer-mcp"
}

Verwendung

1. 🖥️ Öffnen Sie Claude Desktop (oder einen beliebigen MCP-kompatiblen Client).

2. 📂 Beispiel-Chatnachricht herunterladen: sample_chat_message.txt und deren Inhalt kopieren.

3. ✉️ Fügen Sie den Inhalt in den Chat ein und senden Sie die Nachricht: Die KI generiert detaillierte Testfälle im Excel-Format.

4. 💾 Generierte Excel-Dateien und Serverprotokolle werden in Ihrem WORK_DIR-Ordner gespeichert.

▶️ Beispielanfrage

{
  "name": "generate_tests_excel",
  "arguments": {
    "endpoint": "https://api.example.com/v1/users",
    "method": "POST",
    "payload": {
      "name": "John Doe",
      "email": "john@example.com"
    },
    "extraContext": "Focus on invalid email and empty payload scenarios."
  }
}

📊 Beispiel-Excel-Ausgabe

📂 Dateiausgabe

Dateien werden geschrieben nach: ./workdir/generated/

Beispiel-Protokollausgabe

2025-09-13T10:22:11 [info]: [Step1] Incoming request: endpoint=/v1/users, method=POST
2025-09-13T10:22:11 [info]: [Step2] Building LLM prompt...
2025-09-13T10:22:13 [info]: [Step5] Converting LLM JSON to Excel rows (15 test cases)

Debugging

npm run inspector

Der Inspector stellt eine URL bereit, über die Sie in Ihrem Browser auf die Debugging-Tools zugreifen können.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.
Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.