Kilotest

Un servicio de pruebas y reportes en conjunto para la calidad web front-end

Funciones

Esta aplicación utiliza un conjunto de 10 motores de reglas para probar páginas web públicas en busca de calidad front-end (es decir, accesibilidad, usabilidad y conformidad con los estándares).

El paradigma de pruebas empleado por Kilotest se analiza en estos artículos:

• How to run a thousand accessibility tests

• Testaro: Efficient Ensemble Testing for Web Accessibility

• Accessibility Metatesting: Comparing Nine Testing Tools

Kilotest actúa como un servidor web para usuarios humanos, un servidor MCP para plataformas de IA y una API para acceso programático.

Las pruebas para Kilotest las realizan uno o más agentes de prueba que obtienen trabajos de Kilotest, los ejecutan y envían informes de los resultados de vuelta a Kilotest. Esos agentes son instancias del paquete Testaro.

Una instancia de producción activa de Kilotest puede requerir múltiples agentes de prueba para manejar la carga, porque probar una página web normalmente toma unos 3 minutos y los agentes prueban solo una página a la vez.

Related MCP server: Webby MCP Server

Cómo empezar localmente con 1 trabajador de pruebas

Instalación

En los pasos siguientes, los hosts T y K pueden ser el mismo host o dos hosts diferentes. El host T puede ser un host Debian stable, Ubuntu LTS, Windows o macOS. El host K puede ser cualquier host servidor que pueda ejecutar la última versión LTS de Node.js. Si los hosts T y K difieren, entonces deben estar abiertos al tráfico https y el host K debe permitir solicitudes https desde el host T.

1. Clona el proyecto Testaro en un nuevo directorio en el host T.

2. En ese directorio, instala las dependencias de Testaro: npm install.

3. Actualiza las dependencias de Testaro y reconstruye: npm run deps.

4. Clona el repositorio de Kilotest en un nuevo directorio en el host K.

5. En ese directorio, instala las dependencias de Kilotest: npm install.

6. Copia el archivo env.testaro del directorio kilotest a .env en el directorio testaro y reemplaza los valores __placeholder__ en .env con valores reales.

7. Copia el archivo env.example del directorio kilotest a un nuevo archivo .env en el mismo directorio y reemplaza los valores __placeholder__ en .env con valores reales. TESTARO_WORKERS es un objeto JSON que asigna el ID de cada trabajador de Testaro a un objeto con su secret y su name; el ID y el secreto de un trabajador deben coincidir con los valores NETWATCH_URL_WORKER_ID y NETWATCH_URL_AUTH en el .env de ese trabajador. Un trabajador autentica cada solicitud con una cabecera HTTP Basic Authorization (id:secret, codificada en base64); al momento de escribir esto, esa cabecera aún no es enviada por el paquete Testaro publicado, por lo que este esquema requiere una actualización acorde en el código de solicitud de netWatch.js de Testaro (solo para enviar la cabecera; no se necesita ningún cambio en el manejo de trabajos o informes de Testaro). El ID es una credencial y nunca se publica; el name es escrito por Kilotest en la propiedad sources.worker de un trabajo y de un informe, que Testaro no lee ni altera, por lo que es una propiedad distinta de sources.agent (la etiqueta autodeclarada, propia y no fiable de Testaro, que Kilotest ignora). Elige un name que sea seguro de aparecer en cada informe que Kilotest sirve.

Uso

1. En el directorio testaro, haz que Testaro comience a escuchar trabajos: node call netWatch true nn true, donde nn es el número de segundos a esperar entre comprobaciones de nuevos trabajos.

2. En el directorio kilotest, inicia el servicio de Kilotest: node index.

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Puedes usar los issues de GitHub para iniciar discusiones y proponer cambios. Si quieres contribuir código, por favor haz un fork del repositorio y crea un pull request.

Convertir Kilotest en un servicio

Consulta el archivo SERVICE.md para obtener instrucciones sobre cómo convertir Kilotest en un servicio.

Usar Kilotest como herramienta de IA

Kilotest no es solo una aplicación web, sino también una API y un servidor MCP. Las plataformas y los modelos de IA pueden usar Kilotest a través de esas interfaces.

La URL para los modelos que usan el servidor MCP es http://kilotest.com/mcp. El servidor MCP está listado en estos servicios:

• Smithery

• Glama

Hay documentación adicional en:

• AI-TOOLS.md

• llms.txt

• llms-full.txt

• QAI