🤖 AI 테스트케이스 생성기 MCP

엔드포인트 메타데이터에서 직접 포괄적인 API 테스트 계획(긍정, 부정, 경계/엣지 케이스)을 생성하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. LLM 기반으로 동작합니다.

이것은 QA 엔지니어를 위한 TypeScript 기반 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 핵심 Model Context Protocol 개념을 다음과 같이 보여줍니다:

• API 엔드포인트와 페이로드에서 철저한 테스트 케이스 계획을 생성하는 AI 기반 도구

• 품질과 커버리지를 위한 프롬프트 기반 LLM 통합

• 향후 자동화 도구를 위한 확장 가능한 구조

✨ 기능

• 🔌 MCP 호환 서버 (stdio 전송).

• 📝 도구: generate_tests_excel

  • 입력: 엔드포인트, HTTP 메서드, 페이로드, 추가 컨텍스트.

  • 입력 옵션:

    • 직접 엔드포인트 세부 정보: 엔드포인트, HTTP 메서드, 페이로드

    • 추가 테스트 노트나 제약 조건을 제공하려면 extraContext를 사용하세요.

  • 출력: 📊 Excel 테스트 계획 — 열: Sl no, Test Name, Pre-Condition, Steps, Expected Result.

• 🧠 프롬프트 기반 테스트 생성 — 구성 가능한 LLM(Groq, OpenAI, Anthropic).

• 📜 Winston을 사용한 상세 로깅.

Related MCP server: ai-testcase-generator-mcp

🏗️ 아키텍처

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]

📂 프로젝트 구조

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: 모든 Excel(.xlsx) 파일 생성 및 테스트 계획 내보내기를 처리합니다(모듈화됨).

• src/logger.ts: Winston을 사용하여 MCP 서버 전반에 걸친 모듈식 로깅 기능을 제공합니다.

• src/prompts/: LLM 기반 테스트 생성을 위한 프롬프트 템플릿을 포함합니다.

• assets/: 데모 GIF, Excel 샘플 미리보기, 채팅 프롬프트 예제를 포함합니다.

🎥 데모

MCP가 테스트 케이스를 생성하고 Excel로 내보내는 모습입니다:

🔍 Excel 미리보기

생성된 테스트 케이스의 빠른 미리보기입니다:

개발

의존성 설치:

npm install

서버 빌드:

npm run build

자동 재빌드가 포함된 개발용:

npm run watch

⚙️ 설치

AI 테스트케이스 디자이너 MCP 서버를 로컬에 설정하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 저장소 클론

   git clone 
   cd ai-testcase-designer-mcp

2. 의존성 설치

   npm install

3. 서버 빌드

   npm run build

4. MCP 클라이언트에서 서버 구성

   a. Claude Desktop 또는 MCP 호환 클라이언트

   • 다음 서버 구성을 추가하세요:

     • MacOS에서:
       ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

     • Windows에서:
       %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 확장 프로그램)

   빠른 시작:

   1. VS Code 마켓플레이스에서 Cline 설치.

   2. Cline 사이드바를 엽니다 (VS Code 활동 막대에서).

   3. "MCP Servers" 섹션으로 이동하여 "Add New MCP Server"를 클릭합니다.

   4. 서버 세부 정보를 입력합니다:

      {
        "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. 연결을 테스트하고 저장합니다.

   시각적 단계별 가이드는 아래를 참조하세요:

   

   

   자세한 Cline 안내는 공식 문서를 참조하세요:
   cline.bot/getting-started/installing-cline#vs-code-marketplace%3A-step-by-step-setup

c. Hermes Agent

• ~/.hermes/config.yaml의 mcp_servers 아래에 다음 서버 구성을 추가하세요:

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

🔑 API 키 및 작업 디렉토리 설정

AI 테스트케이스 디자이너 MCP를 사용하려면:

1. 여기에서 무료로 Groq API 키를 받으세요: https://console.groq.com/keys

2. 생성된 Excel 테스트 계획과 서버 로그가 저장될 작업 디렉토리(WORK_DIR)를 준비하세요.

config.json 파일을 다음과 같이 업데이트하세요:

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

사용 방법

1. 🖥️ Claude Desktop(또는 MCP 호환 클라이언트)을 엽니다.

2. 📂 샘플 채팅 메시지 다운로드: sample_chat_message.txt를 다운로드하고 내용을 복사합니다.

3. ✉️ 내용을 채팅에 붙여넣고 메시지를 보냅니다. AI가 Excel 형식의 상세 테스트 케이스를 생성합니다.

4. 💾 생성된 Excel 파일과 서버 로그는 WORK_DIR 폴더에 저장됩니다.

▶️ 예제 요청

{
  "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."
  }
}

📊 예제 Excel 출력

📂 파일 출력

파일은 ./workdir/generated/에 저장됩니다.

샘플 로그 출력

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)

디버깅

npm run inspector

Inspector는 브라우저에서 디버깅 도구에 접근할 수 있는 URL을 제공합니다.

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.
자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.