AI QA Agent MCP

MCP-совместимая платформа автоматизации QA, построенная на Playwright и Node.js, для выполнения UI- и API-тестов через сервер Model Context Protocol (MCP).

Проект демонстрирует, как традиционную автоматизацию тестирования можно представить в виде переиспользуемых MCP-инструментов, позволяя MCP-совместимому клиенту запускать тестовые наборы и получать структурированные результаты тестов.

🚀 Возможности

• Автоматизация UI с помощью Playwright

• API-тестирование с помощью Playwright

• Page Object Model (POM)

• Интеграция с MCP-сервером

• Выполнение тестов на основе MCP-инструментов

• Структурированные результаты тестов в формате JSON

• Покрытие тестами логина, инвентаря и оформления заказа

• Позитивные и негативные сценарии тестирования

• Регрессионное выполнение тестов

• Конфигурация на основе окружения

• HTML-отчёты о тестировании

• Скриншоты при сбоях

• CI/CD через GitHub Actions

• Автоматическое выполнение при push и pull request

Related MCP server: mcp-playwright-test

🧰 Технологический стек

• JavaScript

• Node.js

• Playwright

• Model Context Protocol (MCP)

• MCP Inspector

• Git

• GitHub

• GitHub Actions

🏗️ Архитектура

                MCP Client / Inspector
                         |
                         v
                    MCP Server
                  (mcp/server.js)
                         |
                         v
                   run_tests Tool
                         |
             +-----------+-----------+
             |                       |
             v                       v
       Test Tool Layer          Suite Selection
       (tools/*.js)        login / inventory /
                           checkout / api /
                           regression
             |
             v
        testRunner.js
             |
             v
          Playwright
         /          \
        v            v
    UI Tests      API Tests
       |
       v
  Page Objects

📁 Структура проекта

my-ai-qa-agent/
│
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── playwright.yml
│
├── data/
│   ├── customer.js
│   └── users.js
│
├── mcp/
│   └── server.js
│
├── pages/
│   ├── LoginPage.js
│   ├── InventoryPage.js
│   ├── CartPage.js
│   └── CheckoutPage.js
│
├── tests/
│   ├── api/
│   │   └── users.api.spec.js
│   ├── login.spec.js
│   ├── inventory.spec.js
│   └── checkout.spec.js
│
├── tools/
│   ├── testRunner.js
│   ├── runLoginTests.js
│   ├── runInventoryTests.js
│   ├── runCheckoutTests.js
│   ├── runApiTests.js
│   └── runRegressionTests.js
│
├── .env.example
├── .gitignore
├── package.json
├── playwright.config.js
└── README.md

pages/

Содержит переиспользуемые классы Page Object Model, которые инкапсулируют UI-локаторы и действия пользователя.

tests/

Содержит спецификации UI- и API-тестов Playwright.

tools/

Выступает в роли моста между MCP-запросами и выполнением тестов Playwright. Отдельные инструменты выбирают тестовые наборы, а testRunner.js выполняет Playwright и обобщает результаты.

mcp/

Содержит MCP-сервер, который предоставляет возможности автоматизации QA в виде MCP-инструментов.

.github/workflows/

Содержит workflow GitHub Actions, используемый для выполнения автоматизированного набора тестов в CI.

⚙️ Установка

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/bisminizzar84/ai-qa-agent-mcp
cd ai-qa-agent-mcp

Установите зависимости:

npm install

Установите браузеры Playwright:

npx playwright install

Создайте локальный файл .env на основе .env.example:

BASE_URL=https://www.saucedemo.com

🧪 Запуск тестов

Запустите полный набор тестов:

npm test

Запустите тесты с видимым браузером:

npx playwright test --headed

Запустите только тесты логина:

npx playwright test tests/login.spec.js

Запустите API-тесты:

npx playwright test tests/api/users.api.spec.js

Откройте HTML-отчёт Playwright:

npx playwright show-report

🤖 Интеграция с MCP

Проект предоставляет автоматизацию QA через MCP-сервер.

Запустите сервер через MCP Inspector:

npx -y @modelcontextprotocol/inspector@latest node mcp/server.js

MCP-инструмент run_tests поддерживает несколько наборов:

• login

• inventory

• checkout

• api

• regression

Пример запроса:

{
  "suite": "api"
}

Пример ответа:

{
  "suite": "api",
  "status": "passed",
  "total": 1,
  "passed": 1,
  "failed": 0,
  "skipped": 0,
  "durationMs": 1841
}

MCP-слой преобразует выполнение тестов в структурированные результаты, которые могут быть использованы MCP-совместимыми клиентами.

🔄 CI/CD

GitHub Actions автоматически выполняет набор тестов Playwright при push в main или при pull request, нацеленном на main.

Конвейер выполняет:

1. Клонирование репозитория

2. Настройку Node.js

3. Установку зависимостей

4. Установку браузеров Playwright

5. Автоматическое выполнение тестов

6. Загрузку отчёта Playwright

Это обеспечивает автоматическую обратную связь по регрессиям для каждого изменения кода.

🔮 Будущие улучшения

• Подключение LLM к MCP-серверу для выполнения тестов на естественном языке

• Анализ сбоев с помощью ИИ

• Автоматические сводки по дефектам

• Генерация тестов из требований на естественном языке

• Дополнительное API-покрытие

• Параллельное и кросс-браузерное выполнение

• Выполнение тестов в Docker

• Уведомления о результатах тестов