GenXEvo AI Automation Agent — Python Selenium

Ein MCP-Server, der einem KI-Coding-Agenten zuverlässige Augen und Hände für Python + Selenium-UI-Automatisierungstechnik gibt — deterministische Fähigkeiten, strukturierte Beweise, erzwungene Sicherheitsgrenzen und überprüfbare Ergebnisse.

Das Problem

Fragen Sie ein beliebiges Sprachmodell, einen fehlschlagenden Selenium-Test zu reparieren, und es wird einen selbstbewussten, plausiblen, falschen XPath produzieren.

Es muss. Es kann die Seite nicht sehen, es kann die Testausgabe nicht sehen, und es kann normalerweise nicht einmal die tatsächliche Form des Projekts sehen — mit welchem Interpreter die Suite läuft, welcher Runner sie einsammelt, wo die Page Objects tatsächlich leben. Es füllt die Lücke mit Sprachgewandtheit.

GenXEvo existiert, um die Lücke zu schließen, damit das Modell etwas Wahres zum Nachdenken hat.

Related MCP server: UI Debugger MCP

Das Prinzip

Beweis vor Veränderung. Beweis vor Erfolg.

Der Agent erfindet nie einen Locator; er beobachtet einen. Er erklärt nie einen Fix; er beweist einen mit einem Lauf, der per Kennung mit dem Fehler korreliert ist, den er zu reparieren behauptet. Jede Fähigkeit liefert Beweise mit einer expliziten Vertrauensstufe zurück, jede Schlussfolgerung trägt die Signale, die sie erzeugt haben, und jedes Ergebnis sagt in einem maschinenlesbaren Feld, ob es erfolgreich war — denn ein Agent, der Erfolg nicht von Misserfolg unterscheiden kann, wird selbstbewusst eine Reparatur melden, die er nie verifiziert hat, und dieses Ergebnis ist schlimmer, als gar nicht zu helfen.

Was das ist und was nicht

In diesem Server steckt kein Modell. Das KI-Modell denkt nach. GenXEvo ist deterministisch: Es liest, was tatsächlich auf der Festplatte liegt, und steuert später einen echten Browser und führt echte Tests aus und liefert strukturierte Fakten zurück. Wenn es etwas nicht weiß, sagt es das, mit einer Vertrauensstufe.

Status — ehrlich

Dies ist Phase 1A: das Fundament und genau zwei wirklich funktionierende Fähigkeiten.

In diesem Repository gibt es keine Stubs. Eine geplante Fähigkeit ist in genxevo_agent_status sichtbar, damit ein Agent um sie herum planen kann, und ist nicht als Tool registriert, damit ein Agent sie nie aufrufen kann. Eine Fake-Implementierung ist schlimmer als eine ehrliche Abwesenheit, weil sie dem Agenten etwas Falsches beibringt.

Siehe docs/roadmap.md für das, was jede Phase liefert, und ihre Exit-Kriterien.

Schnellstart

Voraussetzungen

• Python 3.11, 3.12 oder 3.13

• Ein Python-Automatisierungsprojekt, an dem der Agent arbeiten soll

Die 3.11-Untergrenze ist eine technische Entscheidung, keine modische: tomllib wurde in 3.11 in die Standardbibliothek aufgenommen, und es ist das, was die Projekterkennung pyproject.toml ohne einen Drittanbieter-Parser im Kern parsen lässt. Auf 3.10 wäre dafür tomli erforderlich. Siehe ADR-001.

Installieren

python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

pip install -e .

Stellen Sie sicher, dass es startet — beachten Sie, dass das Banner auf stderr geht, weil stdout zum MCP-Transport gehört:

genxevo-selenium-agent --version

Mit einem MCP-Client verbinden

Kopieren Sie .mcp.json.example und zeigen Sie mit --workspace auf Ihr Automatisierungsprojekt:

{
  "mcpServers": {
    "genxevo-selenium": {
      "command": "C:\\path\\to\\your\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "-m", "genxevo_selenium_agent",
        "--workspace", "C:\\path\\to\\your\\automation-project"
      ]
    }
  }
}

Den Interpreter explizit zu benennen ist die zuverlässige Form auf jeder Plattform: Ein Konsolenskript lebt in einer virtuellen Umgebung, und ein MCP-Client erbt Ihre aktivierte Shell nicht.

Vollständige Anweisungen für Claude Code, VS Code und PyCharm: docs/installation.md.

Konfigurieren (optional)

Eine fehlende Konfigurationsdatei ist kein Fehler — die Standardwerte sind die sichere Konfiguration. Wenn Sie etwas ändern möchten, legen Sie genxevo.config.toml im Workspace-Root ab:

version = 1

[execution]
enabled = false          # test execution is off until you turn it on
require_selection = true # never run the whole suite by accident

[security]
redact_secrets = true

Jede Einstellung, ihr Standardwert und ihre Begründung: docs/configuration.md.

Architektur

                     AI MODEL   (all reasoning lives here)
                         │  MCP · JSON-RPC over stdio
                         ▼
   ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
   │ genxevo_selenium_agent.mcp_server      THIN ADAPTER        │
   │ tool names · descriptions · annotations · stderr logging   │
   │ every tool function holds no logic                         │
   └──────────────────────────────────────────────────────────┘
                         │
   ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
   │ genxevo_selenium_agent.core            THE PRODUCT         │
   │ standard library + one typing-only shim, and nothing else  │
   │                                                            │
   │  capabilities   runtime · invoker · catalog · 2 built      │
   │  discovery      manifests · runners · venvs · page objects │
   │  security       paths · redaction · selection · globs      │
   │  contracts      ToolResult · AgentError · Evidence         │
   │  runs           RunId · RunOutcome · FileRunRegistry       │
   └──────────────────────────────────────────────────────────┘
              │                  │                  │
              ▼                  ▼                  ▼
        real project      real browser (1C)   real test runs (1D)

Schichtenregel: Verhalten lebt nie im Adapter. Eine Tool-Funktion kann nicht über einen MCP-Client unit-getestet werden, also darf nichts, was falsch sein könnte, in einem leben.

Der Ergebnisvertrag

Jede Fähigkeit gibt dieselbe Hülle zurück, und ein Agent verzweigt auf status, nie auf Prosa:

{
  "contractVersion": "1.0",
  "status": "partialSuccess",     // one of nine values — see below
  "operation": "project.discover",
  "summary": "…one sentence for a human…",
  "data": { },                    // shape documented per capability
  "warnings": [ { "code": "…", "message": "…", "detail": "…" } ],
  "error": null,                  // present whenever status is not succeeding
  "evidence": [ { "id": "…", "kind": "…", "trust": "trusted|untrusted", … } ],
  "nextActions": [ { "tool": "…", "reason": "…" } ],
  "durationMs": 41,
  "startedAt": "2026-08-22T09:15:00Z",
  "safeToRetry": true
}

Die neun Status: success · partialSuccess · failure · validationError · configurationError · blocked · timeout · cancelled · skipped

Jeder ist eine eigene Entscheidung, die ein Agent treffen muss. Nichts anderes steht auf der Liste.

Da die Tools mit einem TypedDict annotiert sind, wird dieser gesamte Vertrag — einschließlich des status-Enums — in tools/list als outputSchema jedes Tools veröffentlicht. Ein Agent lernt, wie man ein Ergebnis liest, bevor er irgendetwas aufruft.

Invarianten werden im Code erzwungen, nicht durch Konvention: Ein erfolgreicher Status trägt nie einen Fehler, ein fehlgeschlagener immer, status wird abgeleitet aus der Kategorie des Fehlers, sodass die beiden nicht widersprechen können, und ein partialSuccess kann nicht konstruiert werden ohne eine Warnung, die ihn erklärt.

Sicherheitshaltung

GenXEvo liest nicht vertrauenswürdige Inhalte, übergibt sie einem Sprachmodell und wird diesem Modell später Datei-Schreib- und Code-Ausführungsfähigkeiten geben. Die Designannahme ist, dass das Modell irgendwann überredet wird, etwas zu verlangen, das es nicht haben sollte, und dass der Server, nicht das Modell, sich weigert.

Restrisiken sind dokumentiert, nicht versteckt — siehe SECURITY.md und docs/security.md. Framing verhindert keine Beeinflussung, Testausführung ist von Natur aus beliebiger Code, stdio-MCP hat keine Authentifizierung, und Schwärzung ist heuristisch.

Die GenXEvo-Familie

Dies ist das zweite Produkt in einer Familie unabhängiger Agenten. Jeder ist separat klonbar und installierbar; was sie teilen, ist ein Vertrag, kein Build.

Was über Sprachen hinweg portiert wird, ist die JSON-Form, das Neun-Status-Vokabular, die Fehlercodes, das Laufkennungsformat, das Beweismodell und die Sicherheitsklassen. Ein Agent, der einen GenXEvo-Server gelernt hat, sollte den nächsten beim ersten Kontakt erkennen.

Was nicht geteilt wird, ist die Implementierung. Dieses Produkt ist von Natur aus Python-nativ: TypedDict-Ausgabeschemas, tomllib-Konfiguration, dataclasses statt eines Serialisierungs-Frameworks, kooperative Abbrüche über asyncio.to_thread und ein Erkennungsmodell, das um pyproject.toml, pyvenv.cfg und die eigenen Sammelregeln von pytest herum gebaut ist.

Dokumentation

Entwicklung

pip install -e ".[dev]"

ruff check .          # lint
ruff format --check . # format
mypy                  # strict type checking
pytest                # the full suite

Der Standard, festgehalten in CONTRIBUTING.md: jede Sicherheitskontrolle wird mit Tests ausgeliefert, die den Angriff bestätigen, nicht nur den Happy Path, und genxevo_selenium_agent.core importiert die Standardbibliothek und genau einen Typisierungs-Shim — erzwungen durch einen Test, der jedes Modul mit ast parst, nicht durch Konvention. Die einzige Ausnahme ist typing_extensions, und ADR-002 erklärt, warum die Alternative ein Server ist, der auf Python 3.11 nicht startet.

Autor

Rajeshkumar Muthu — Senior QA Automation Agentic AI Engineer.

Lizenziert unter der MIT-Lizenz.