🤖 AI Testcase Generator MCP

エンドポイントのメタデータから包括的なAPIテスト計画（正常系、異常系、境界値/エッジケース）を直接生成するModel Context Protocol(MCP)サーバーです。LLMを搭載しています。

これはQAエンジニア向けのTypeScriptベースのModel Context Protocol(MCP)サーバーです。以下のModel Context Protocolの主要コンセプトを実演します：

• APIエンドポイントとペイロードから網羅的なテストケース計画を生成するAI搭載ツール

• 品質とカバレッジを高めるプロンプト駆動のLLM統合

• 将来の自動化ツールのための拡張可能な構造

✨ 特徴

• 🔌 MCP準拠サーバー（stdioトランスポート）。

• 📝 ツール: generate_tests_excel

  • 入力: エンドポイント、HTTPメソッド、ペイロード、追加コンテキスト。

  • 入力オプション:

    • エンドポイントの直接指定: エンドポイント、HTTPメソッド、ペイロード

    • extraContextを使用して、追加のテストメモや制約を提供

  • 出力: 📊 Excelテスト計画。列: 番号、テスト名、前提条件、手順、期待結果。

• 🧠 プロンプト駆動のテスト生成。設定可能なLLM（Groq、OpenAI、Anthropic）に対応。

• 📜 Winstonによる詳細なロギング。

Related MCP server: ai-testcase-generator-mcp

🏗️ アーキテクチャ

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]

📂 プロジェクト構造

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: すべてのExcel（.xlsx）ファイル作成とテスト計画のエクスポートを処理（モジュール化）。

• src/logger.ts: Winstonを使用してMCPサーバー全体にモジュール式のロギング機能を提供。

• src/prompts/: LLM駆動のテスト生成用のプロンプトテンプレートを含む。

• assets/: デモGIF、Excelサンプルプレビュー、チャットプロンプトの例。

🎥 デモ

MCPがテストケースを生成してExcelにエクスポートする様子：

🔍 Excelプレビュー

生成されたテストケースのクイックプレビュー：

開発

依存関係をインストール：

npm install

サーバーをビルド：

npm run build

自動リビルドでの開発用：

npm run watch

⚙️ インストール

AI Testcase Designer MCPサーバーをローカルにセットアップする手順：

1. リポジトリをクローン

   git clone 
   cd ai-testcase-designer-mcp

2. 依存関係をインストール

   npm install

3. サーバーをビルド

   npm run build

4. MCPクライアントでサーバーを設定

   a. Claude DesktopまたはMCP互換クライアント

   • 以下のサーバー設定を追加：

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

     • Windowsの場合:
       %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拡張機能）

   クイックスタート：

   1. VS Code MarketplaceからClineをインストール。

   2. Clineサイドバーを開く（VS Codeのアクティビティバーから）。

   3. 「MCP Servers」セクションに移動し、「Add New MCP Server」をクリック。

   4. サーバー詳細を入力：

      {
        "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. 接続をテストして保存。

   視覚的なステップバイステップガイドは以下を参照：

   

   

   Clineの詳細なガイダンスは公式ドキュメントを参照：
   cline.bot/getting-started/installing-cline#vs-code-marketplace%3A-step-by-step-setup

c. Hermes Agent

• ~/.hermes/config.yamlのmcp_serversの下に以下のサーバー設定を追加：

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

🔑 APIキーと作業ディレクトリの設定

AI Testcase Designer MCPを使用するには：

1. 無料のGroq APIキーをここから取得：https://console.groq.com/keys

2. 生成されたExcelテスト計画とサーバーログが保存される作業ディレクトリ（WORK_DIR）。

config.jsonファイルを次のように更新：

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

使用方法

1. 🖥️ Claude Desktop（またはMCP互換クライアント）を開く。

2. 📂 サンプルチャットメッセージをダウンロード: sample_chat_message.txt の内容をコピー。

3. ✉️ 内容をチャットに貼り付けてメッセージを送信：AIがExcel形式で詳細なテストケースを生成します。

4. 💾 生成されたExcelファイルとサーバーログはWORK_DIRフォルダに保存されます。

▶️ リクエスト例

{
  "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."
  }
}

📊 Excel出力例

📂 出力ファイル

ファイルは ./workdir/generated/ に書き込まれます。

ログ出力例

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)

デバッグ

npm run inspector

InspectorはブラウザでデバッグツールにアクセスするためのURLを提供します。

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。
詳細はLICENSEファイルを参照してください。