Which integrations are available for this server?

Integration with RabbitMQ for analyzing event-driven architectures and generating test strategies for message-based interactions between microservices.

How do I use GPA Backend Test Analyst MCP?

1. Click on "Deploy Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@GPA Backend Test Analyst MCP Analyze test coverage for the checkout service using JaCoCo." That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

GPA Backend Test Analyst MCP

by renanpires-tech

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

TypeScript

Remote

GPA Backend Test Analyst MCP

Servidor MCP especializado em análise de qualidade de testes backend para o e-commerce do Grupo Pão de Açúcar (GPA).

Atua como um Engenheiro Sênior de Backend na sustentação de microsserviços, cobrindo análise de cobertura, engenharia reversa de módulos sem documentação, mapeamento de arquiteturas descentralizadas e geração de suites de testes completas.

Índice

Related MCP server: MCP Universal Test Suite Generator

Pré-requisitos

Node.js >= 18
VS Code com extensão GitHub Copilot Chat

Instalação

git clone <url-do-repositorio>
cd McpAutomation
npm install
npm run build

Como rodar

Modo desenvolvimento (sem build)

npm run dev

Modo produção

npm run build
npm start

Testar visualmente com o MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/gpa-mcp-server.js

Acesse http://localhost:6274 para explorar todas as tools, resources e prompts com uma interface gráfica.

Integração com VS Code

O arquivo .vscode/mcp.json já está configurado. Com o build gerado (dist/gpa-mcp-server.js), o servidor é detectado automaticamente pelo VS Code.

Abra o GitHub Copilot Chat (Ctrl+Alt+I)
Selecione o modo Agent
O servidor gpa-backend-test-analyst estará disponível

Configuração manual (outros clientes MCP)

{
  "mcpServers": {
    "gpa-backend-test-analyst": {
      "command": "node",
      "args": ["caminho/para/dist/gpa-mcp-server.js"],
      "env": {
        "GPA_ENVIRONMENT": "sustentacao",
        "TARGET_COVERAGE": "100"
      }
    }
  }
}

Tools disponíveis

`analyze_test_coverage`

Analisa o relatório de cobertura de um serviço. Identifica gaps, classifica riscos de negócio por criticidade e sugere casos de teste para fechar os gaps.

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`service_name`	string	✅	Nome do microsserviço ou módulo
`coverage_report`	string	✅	Relatório em formato LCOV, JSON ou XML (Istanbul/JaCoCo)
`target_coverage`	number	❌	Meta de cobertura em % (padrão: 100)

`reverse_engineer_module`

Analisa código sem documentação e gera descrição funcional, contratos de entrada/saída, dependências identificadas e documentação pronta (Javadoc/JSDoc).

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`code_snippet`	string	✅	Trecho de código a analisar
`language`	enum	✅	`java`, `kotlin`, `node`, `python`, `go`
`context`	string	❌	Contexto do módulo (ex: `checkout service`)

`map_decentralized_architecture`

Mapeia dependências entre microsserviços, identifica Single Points of Failure (SPOFs), fluxos síncronos/assíncronos e gera estratégia de testes por camada com diagrama Mermaid.

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`service_list`	string[]	✅	Lista dos serviços envolvidos
`entry_point`	string	✅	Serviço de entrada da análise
`interaction_logs`	string	❌	Logs de chamadas entre serviços

`generate_test_suite`

Gera suite de testes completa com 100% de cobertura de branches: happy path, edge cases, cenários de erro, testes de contrato e mocks configurados.

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`code_snippet`	string	✅	Código-fonte do método/classe a testar
`framework`	enum	✅	`junit5`, `jest`, `pytest`, `testng`, `spock`
`coverage_gaps`	string[]	❌	Linhas/branches sem cobertura identificados
`mock_strategy`	enum	❌	`mockito`, `jest-mock`, `wiremock`, `testcontainers`

`diagnose_test_failure`

Diagnostica falhas em testes existentes: identifica causa raiz, classifica o tipo (flaky, regression, environment, test bug, production bug) e gera o código corrigido.

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`test_name`	string	✅	Nome completo do teste que falhou
`error_log`	string	✅	Stack trace ou log de erro completo
`test_code`	string	❌	Código-fonte do teste
`production_code`	string	❌	Código de produção relacionado

`generate_documentation`

Gera documentação técnica a partir do código nos formatos JSDoc, Javadoc, OpenAPI 3.0, ADR, README ou Wiki.

Parâmetro	Tipo	Obrigatório	Descrição
`code_snippet`	string	✅	Código-fonte para documentar
`doc_type`	enum	✅	`jsdoc`, `javadoc`, `openapi`, `adr`, `readme`, `wiki`
`service_context`	string	❌	Contexto do serviço

Resources disponíveis

URI	Nome	Descrição
`gpa://architecture/service-map`	Mapa de Arquitetura GPA	Todos os microsserviços por domínio com integrações e padrões
`gpa://tests/coverage-baseline`	Baseline de Cobertura	Cobertura atual por serviço com status e prioridade de melhoria
`gpa://tests/flaky-registry`	Registro de Testes Flaky	Testes instáveis conhecidos com causa suspeita e status de investigação

Prompt Templates

Nome	Parâmetros	Descrição
`coverage-analysis`	`service_name`, `target_coverage`	Análise completa de cobertura com gaps e estimativa de esforço
`reverse-engineer-module`	`service_name`	Engenharia reversa com contrato, dependências e documentação
`architecture-mapping`	`service_list`, `entry_point`	Mapeamento de arquitetura com diagrama Mermaid e estratégia de testes
`generate-test-suite`	`framework`, `mock_strategy`	Geração de suite com 100% de cobertura e nomenclatura padrão

Exemplos de uso

Analisar cobertura de um serviço

Analise a cobertura do checkout-service com meta de 100%.
[cole o relatório LCOV aqui]

Fazer engenharia reversa de um método

Analise esse código Java do payment-service sem documentação e gere o Javadoc completo.
[cole o código aqui]

Mapear dependências de um fluxo de compra

Mapeie os serviços: cart-service, checkout-service, payment-service, order-service
Ponto de entrada: checkout-service

Diagnosticar um teste falhando na pipeline

O teste should_complete_order_when_payment_approved está falhando com esse erro:
[cole o stack trace aqui]

Métricas de qualidade

Métrica	Meta
Line Coverage	≥ 100%
Branch Coverage	≥ 100%
Mutation Score	≥ 85%
Flaky Test Rate	< 1%
Tempo de execução (unit)	< 5 min
Tempo de execução (integration)	< 15 min

Domínios cobertos

catalog · cart · checkout · payment · order · fulfillment · customer

Integrações: gateways de pagamento · ERPs · WMS · CDN · Kafka · RabbitMQ · Antifraude

Padrões: REST · gRPC · Event-driven · BFF · CQRS · Saga

Available Tools

23 tools

analyzeB

v4.0 — Pipeline real: analisa código, detecta padrões GPA, gera diagnóstico e testes compiláveis via OrchestratorAgent.

Inputs: input (required), code.

analyze_test_coverageA

Analisa a cobertura de testes de um módulo ou serviço específico. Identifica gaps, linhas não cobertas e sugere novos casos de teste.

Inputs: service_name (required), coverage_report (required), target_coverage.

diagnose_test_failureB

Diagnostica falha em teste existente: identifica causa raiz, classifica o tipo (flaky, regression, environment) e sugere fix.

Inputs: test_name (required), error_log (required), test_code, production_code.

generate_cicd_pipelineA

Gera workflow completo de GitHub Actions para análise de cobertura em PR: checkout, build, JaCoCo, bloqueio de merge se cobertura < meta, comentário no PR com relatório.

Inputs: service_name (required), target_coverage, java_version, build_tool.

generate_documentationC

Gera documentação técnica a partir do código: JSDoc, Javadoc, OpenAPI spec, ADR ou README.

Inputs: code_snippet (required), doc_type (required), service_context.

generate_test_suiteB

Gera suite de testes completa para atingir 100% de cobertura: unitários, integração e contrato.

Inputs: code_snippet (required), framework (required), coverage_gaps, mock_strategy.

get_system_metricsA

Exibe as métricas de evolução do sistema Multi-Agent. Mostra total de interações, quality score médio, trend das últimas 10 análises e performance individual de cada agente.

Inputs: no named parameters.

list_tasksA

v4.0 — Lista todas as tasks disponíveis com descrição e schema de input.

Inputs: no named parameters.

map_decentralized_architectureB

Mapeia dependências entre serviços descentralizados, identifica pontos de falha e sugere estratégias de teste para cada camada.

Inputs: service_list (required), entry_point (required), interaction_logs.

multi_agent_analyzeA

Pipeline completo Multi-Agent com Auto-Aprendizado. Orquestra ANALYST → TESTER → ARCHITECT → DOC → MEMORY em tempo real. Detecta padrões GPA (webhook, kafka, transactional, feign), gera testes prontos, documentação Javadoc e persiste aprendizado no Knowledge Base.

Inputs: input (required), code_snippet.

query_knowledge_baseA

Consulta o Knowledge Base acumulado do sistema Multi-Agent. Busca soluções similares usando matching fuzzy por keywords. Retorna as top-3 soluções com confidence e reuse count.

Inputs: query (required), top_n.

reverse_engineer_moduleB

Analisa código sem documentação e gera: descrição funcional, contratos de entrada/saída, dependências e riscos.

Inputs: code_snippet (required), language (required), context.

run_taskC

v4.0 — Executa task específica: analyze_coverage, generate_tests, diagnose_failure, generate_docs, full_analysis.

Inputs: task_id (required), input (required).

show_knowledgeC

v4.0 — Exibe métricas e dados armazenados na KnowledgeBase (padrões, soluções, métricas de qualidade).

Inputs: category.

task_analyze_coverage_asyncAnalyze Test Coverage (Async)C

Análise assíncrona de cobertura de testes com progresso em tempo real. Identifica gaps críticos e gera sugestões de testes para domínios GPA.

Inputs: service_name (required), coverage_report (required), target_coverage.

task_analyze_full_coverageC

Análise completa de cobertura com progresso em tempo real.

Inputs: service_name (required), coverage_report (required), target_coverage.

task_diagnose_failure_asyncDiagnose Test Failure (Async)B

Diagnóstico assíncrono de falhas em testes. Analisa stack trace e sugere correções.

Inputs: error_log (required), test_code, service_context.

task_generate_tests_asyncGenerate Test Suite (Async)B

Geração assíncrona de suite de testes completa com happy path, edge cases e mocks.

Inputs: code_snippet (required), framework (required), mock_strategy.

task_generate_test_suiteC

Geração de suite de testes completa com progresso em tempo real.

Inputs: code_snippet (required), framework (required), mock_strategy.

task_map_architecture_asyncMap Architecture (Async)B

Mapeamento assíncrono de arquitetura: identifica SPOFs, dependências críticas e resiliência.

Inputs: code_or_config (required), service_names.

task_orchestrateOrchestrate Multi-Agent PipelineA

Executa o pipeline completo Multi-Agent (ANALYST → TESTER → ARCHITECT → DOC → MEMORY) como uma task assíncrona com polling de status.

Inputs: input (required), code_snippet.

task_reverse_engineerB

Engenharia reversa de módulo com progresso em tempo real.

Inputs: code_snippet (required), language (required), context.

task_reverse_engineer_asyncReverse Engineer Module (Async)C

Engenharia reversa assíncrona de módulo. Extrai contratos, dependências e gera documentação.

Inputs: code_snippet (required), language (required), context.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

Deploy Server

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

B3/5.0

Scored 2026-06-24 17:16 across 23 tools

Disambiguation2/5

Many tools have overlapping purposes, such as analyze, multi_agent_analyze, and task_orchestrate, which all perform comprehensive analysis. There are multiple sync/async pairs for the same task, and run_task executes tasks that also have dedicated tools, causing ambiguity.

Naming Consistency2/5

Naming is inconsistent: some tools use task_ prefix while others do not (e.g., analyze vs task_analyze_coverage_async). There is mixed use of underscores and no clear pattern distinguishing sync from async variants.

Tool Count3/5

23 tools is on the higher side, and many are redundant (e.g., three 'generate_test_suite' variants). The set could be consolidated without losing functionality.

Completeness4/5

The tool surface covers core test analysis domains like coverage, failure diagnosis, test generation, documentation, and architecture mapping. Minor gaps exist (e.g., no tool for updating or deleting tests), but overall coverage is solid.

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo recent community issues

Resources

Related MCP Connectors

HokmahA
io.github.davidangularme
AI Agent with Architectural Memory. Impact analysis (free), tests and code from the graph (pro).
Knowledge & Memory Autonomous Agents AI & Machine Learning
82
https://hokmah.dev/mcp
DiffCIA
io.github.adityankale190895
Change-aware CI validation and affected-test guidance for coding agents.
CI/CD & DevOps Testing & QA Tools Coding Agents
31
https://diffci.com/mcp
Gaffer
sh.gaffer
Test analytics for AI agents: test history, flaky tests, failure clusters, coverage.
Testing & QA Tools Developer Tools Observability
11
https://app.gaffer.sh/mcp
KilotestA
io.github.jrpool
Ensemble testing of web pages for accessibility, usability, and web standards
Testing & QA Tools Browser Automation
1215
https://kilotest.com/mcp

Related MCP Servers

QA-MCP: Test Standardization &
Testing & QA Tools Developer Tools App Automation
Atakan-Emre
A
license
A
quality
B
maintenance
Enables LLM clients to generate standardized test cases, perform quality control with lint scoring, convert to Xray/Jira format, and compose test suites (Smoke/Regression/E2E) with coverage analysis.
Updated 2 months ago (2026-09-02 19:45 UTC)
9
2
MIT
MCP Universal Test Suite
Testing & QA Tools Developer Tools Code Analysis
gigici99
F
license
Not graded
quality
D
maintenance
Enables AI assistants to analyze Java and Web projects, automatically generate unit tests (JUnit) and end-to-end tests (Selenium), and execute them directly through Maven or NPM commands.
Updated 10 months ago (2026-01-14 14:16 UTC)
-
Quality MCP
Testing & QA Tools Developer Tools CI/CD & DevOps
jorgsouza
A
license
Not graded
quality
D
maintenance
Automates repository analysis, test planning, and generation of end-to-end tests with Playwright, acting as an intelligent quality assistant.
Updated a year ago (2025-11-05 14:29 UTC)
13 npm
MIT
codeparse-mcp
Code Analysis Testing & QA Tools
khuongtt
F
license
Not graded
quality
D
maintenance
Parses Java and Xtend source code into a graph database and provides MCP tools for querying classes, methods, control flow graphs, and MC/DC conditions, enabling AI-driven unit test generation for ISO 26262 ASIL-D compliance.
Updated 4 months ago (2026-07-15 16:34 UTC)
-

GPA Backend Test Analyst MCP

Índice

Pré-requisitos

Instalação

Como rodar

Modo desenvolvimento (sem build)

Modo produção

Testar visualmente com o MCP Inspector

Integração com VS Code

Configuração manual (outros clientes MCP)

Tools disponíveis

analyze_test_coverage

reverse_engineer_module

map_decentralized_architecture

generate_test_suite

diagnose_test_failure

generate_documentation

Resources disponíveis

Prompt Templates

Exemplos de uso

Analisar cobertura de um serviço

Fazer engenharia reversa de um método

Mapear dependências de um fluxo de compra

Diagnosticar um teste falhando na pipeline

Métricas de qualidade

Domínios cobertos

Available Tools

Tool Schema Changelog

TDQS

Maintenance

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

QA-MCP: Test Standardization &

MCP Universal Test Suite

Quality MCP

codeparse-mcp

`analyze_test_coverage`

`reverse_engineer_module`

`map_decentralized_architecture`

`generate_test_suite`

`diagnose_test_failure`

`generate_documentation`