MCP-アリュール
MCP-Allure は、Allure レポートを読み取り、LLM 対応の形式で返す MCP サーバーです。
モチベーション
AIと大規模言語モデル（LLM）がソフトウェア開発にますます不可欠なものとなるにつれ、従来のテストレポートとAI支援分析の間のギャップを埋める必要性が高まっています。従来のAllureテストレポート形式は人間が読める形式ですが、LLMでの利用と処理には最適化されていません。
MCP-Allureは、AllureのテストレポートをLLM対応形式に変換することで、この課題に対処します。この変換により、AIモデルはテスト結果をより深く理解、分析し、洞察を提供できるようになり、以下のことが容易になります。
有意義なテストの概要と洞察を生成する
テスト失敗のパターンを特定する
失敗したテストの潜在的な修正を提案する
より効果的なAI支援デバッグを可能にする
自動テストドキュメント生成を容易にする
MCP-Allure は、LLM の使用に合わせてテスト レポートを最適化することで、開発チームがテスト ワークフローで AI ツールの可能性を最大限に活用できるようにし、より効率的でインテリジェントなテスト分析とメンテナンスを実現します。
問題解決
効率: 従来のテスト レポート形式は AI の使用に最適化されていないため、テスト分析とメンテナンスの効率が低下します。
精度: AI モデルは、AI の使用に最適化されていない形式になっているテスト レポートの解釈と分析に苦労する可能性があります。
コスト: テスト レポートを LLM 対応形式に変換するには、時間がかかり、コストもかかる場合があります。
主な特徴
変換: Allure テスト レポートを LLM 対応形式に変換します。
最適化: AI の使用に合わせてテスト レポートを最適化します。
効率: テスト レポートを効率的に変換します。
コスト: 低コストでテストレポートを変換します。
精度: テストレポートを高精度で変換します。
インストール
uv を使用して mcp-repo2llm をインストールするには:
{
"mcpServers": {
"mcp-allure-server": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"mcp",
"run",
"/Users/crisschan/workspace/pyspace/mcp-allure/mcp-allure-server.py"
]
}
}
}道具
ゲットアリュールレポート
Allureレポートを読み取り、JSONデータを返します
入力：
report_dir: Allure HTML レポートのパス
戻る：
次のような形式の JSON 形式の文字列データ:
{
"test-suites": [
{
"name": "test suite name",
"title": "suite title",
"description": "suite description",
"status": "passed",
"start": "timestamp",
"stop": "timestamp",
"test-cases": [
{
"name": "test case name",
"title": "case title",
"description": "case description",
"severity": "normal",
"status": "passed",
"start": "timestamp",
"stop": "timestamp",
"labels": [
],
"parameters": [
],
"steps": [
{
"name": "step name",
"title": "step title",
"status": "passed",
"start": "timestamp",
"stop": "timestamp",
"attachments": [
],
"steps": [
]
}
]
}
]
}
]
}