QA-MCP: Test Standardization & Orchestration Server
QA-MCP is a test standardization and orchestration server that enables LLM clients to generate, analyze, normalize, and manage test cases with quality control and Xray/Jira integration.
Test Case Generation & Management: Generate standardized test cases from feature descriptions and acceptance criteria with configurable risk levels, boundary tests, and negative scenarios. Normalize test cases from various formats (Gherkin, Markdown, JSON, plain text) into QA-MCP standard format.
Quality Analysis & Linting: Analyze test case quality with lint scoring and improvement suggestions in single or batch mode, with configurable strict mode for quality gates.
Xray/Jira Integration: Convert test cases to Xray import-ready JSON format (Manual/Automated/Generic types) with support for custom field mappings, batch processing, and project key mapping. Access Xray mapping templates for field configuration.
Test Suite Orchestration: Compose targeted test suites (Smoke, Sanity, Regression, E2E) from test case collections with sprint association and duration-based filtering.
Coverage & Reporting: Generate coverage reports analyzing test coverage across modules and requirements.
Additional Features: Access predefined resources including test case standards, lint rules, Xray field mappings, and example test cases. Use pre-defined prompts for common QA tasks. Deploy securely via Docker with configurable settings including audit logging, write tool controls, and HTTP transport.
Enables standardized test case generation and export to Jira/Xray format, with planned read-only sync capabilities for test management and import/export of test cases in Xray-compatible JSON format.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@QA-MCP: Test Standardization & Orchestration Servergenerate test cases for user login with email and password"
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.
QA-MCP
The Model Context Protocol (MCP) server for deterministic, structured, and scalable Quality Assurance.
🇬🇧 English
📖 Overview
QA-MCP bridges the gap between ad-hoc LLM prompts and structured software testing. It provides AI agents and MCP clients with a shared test case model, rigorous quality analysis, and powerful normalization utilities.
Say goodbye to inconsistent manual QA documents. QA-MCP ensures that whether you are generating test cases from raw feature descriptions, converting Gherkin syntax, or composing complete regression suites, your test artifacts remain standardized, reusable, and perfectly aligned across your engineering teams.
✨ Key Features
🚀 Standardized Generation: Automatically generate high-quality, structured test cases from feature descriptions and acceptance criteria.
🛠️ Smart Normalization: Seamlessly convert Gherkin, Markdown, JSON, and plain text into the canonical QA-MCP schema.
📈 Advanced Linting & Scoring: Evaluate test cases against a shared QA schema with detailed scores, issue tracking, and improvement guidance.
🔗 Xray Ready: Instantly convert standardized test cases into Xray-compatible JSON payloads for Jira integration.
📦 Suite Composition: Dynamically compose and manage Smoke, Sanity, Regression, and E2E test suites.
📊 Coverage Reporting: Track and report coverage metrics across requirements, modules, and risk areas.
🚀 Quick Start
Install via PyPI
pip install qa-mcp
qa-mcp --versionInstall via uv
pip install uv
uv pip install qa-mcp
qa-mcp --versionRun via Docker
docker pull atakanemree/qa-mcp:latest
docker run -i --rm atakanemree/qa-mcp:latest🔌 Connecting an MCP Client
Configure your preferred MCP client (e.g., Claude Desktop) to use QA-MCP.
Standard Configuration:
{
"mcpServers": {
"qa-mcp": {
"command": "qa-mcp",
"args": []
}
}
}Docker Configuration:
{
"mcpServers": {
"qa-mcp": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "atakanemree/qa-mcp:latest"]
}
}
}🛠️ Public MCP Surface
Tools
Tool | Purpose |
| Generate standardized test cases from feature text and acceptance criteria. |
| Analyze a single test case, returning a quality score, issues, and improvement steps. |
| Analyze a collection of test cases and return aggregate findings. |
| Normalize Gherkin, Markdown, JSON, or plain text into the QA-MCP schema. |
| Convert a single test case into an Xray-compatible JSON payload. |
| Convert multiple test cases into Xray-compatible bulk payloads. |
| Select and compose Smoke, Sanity, Regression, or E2E suites. |
| Generate requirement, module, risk, and scenario coverage reports. |
| Get the suggested QA-MCP to Xray field mapping template. |
Resources
URI | Purpose |
| Canonical QA-MCP test case standard. |
| Lint rules, penalties, and scoring logic. |
| Xray mapping reference documentation. |
| Best-practice test case examples. |
| Anti-pattern test case examples. |
Prompts
Prompt | Purpose |
| Guide the LLM toward structured manual test creation. |
| Assist in selecting an optimal smoke suite from an existing pool. |
| Guide the generation of robust negative/edge-case scenarios. |
| Analyze existing test assets for coverage gaps. |
⚙️ Architecture & Configuration
QA-MCP is designed for secure, localized execution:
Transport: Currently operates exclusively via standard input/output (
stdio).Integrations: Direct write-capable synchronization (e.g., Jira/Xray APIs) and network listeners are planned for future roadmap milestones. Current Xray functionality focuses on robust payload generation.
Environment Variables:
Variable | Default | Description |
|
| Standard application log level. |
|
| Enables tool invocation audit logging for traceability. |
🐳 Docker Deployment
The official image is available on Docker Hub: atakanemree/qa-mcp
# Verify the packaged CLI
docker run --rm atakanemree/qa-mcp:latest --version
# Run the MCP server in stdio mode
docker run -i --rm atakanemree/qa-mcp:latest
# Docker Compose usage
docker compose up qa-mcp
docker compose --profile dev up qa-mcp-dev📚 Documentation
For deep dives into QA-MCP's architecture and contribution guidelines, explore the docs:
USAGE.md: Detailed usage examples and request payloads.
CONTRIBUTING.md: Contributor workflow and quality checks.
CHANGELOG.md: Release history.
docs/PUBLISHING.md: Package and release publishing flow.
🗺️ Roadmap
Phase 1 (Current): Standard schema, generation, linting, normalization, Xray payload export, and suite composition via
stdio.Phase 2 (Near-Term): Enhanced normalization logic for messy real-world inputs, expanded example libraries, and richer coverage reporting ergonomics.
Phase 3 (Planned): Read-only integrations for external QA systems and strictly gated, safe write-capable endpoints.
📄 License
Released under the MIT License. See LICENSE for details.
🇹🇷 Türkçe
📖 Genel Bakış
QA-MCP, LLM istemleri (prompt) ile yapılandırılmış yazılım test süreçleri arasındaki köprüyü kurar. Yapay zeka ajanlarına ve MCP istemcilerine ortak bir test senaryosu modeli, titiz bir kalite analizi ve güçlü normalizasyon araçları sunar.
Tutarsız ve manuel hazırlanan QA dokümanlarına veda edin. QA-MCP; ham özellik tanımlarından test case üretirken, Gherkin sözdizimini dönüştürürken veya kapsamlı regresyon suitleri oluştururken test varlıklarınızın standart, yeniden kullanılabilir ve yazılım ekiplerinizle mükemmel bir uyum içinde kalmasını sağlar.
✨ Temel Özellikler
🚀 Standart Üretim: Feature metinlerinden ve kabul kriterlerinden otomatik olarak yüksek kaliteli, yapılandırılmış test case'ler üretin.
🛠️ Akıllı Normalizasyon: Gherkin, Markdown, JSON ve düz metinleri standart QA-MCP şemasına sorunsuz bir şekilde dönüştürün.
📈 Gelişmiş Linting ve Skorlama: Test senaryolarını ortak kalite şemasına göre değerlendirin; detaylı skorlar, hatalar ve iyileştirme adımları elde edin.
🔗 Xray Entegrasyonuna Hazır: Standart test case'leri anında Jira/Xray uyumlu JSON payload'larına dönüştürün.
📦 Suite Yönetimi: Smoke, Sanity, Regression ve E2E test suitlerini dinamik olarak oluşturun ve yönetin.
📊 Kapsam (Coverage) Raporlama: Gereksinim, modül ve risk bazlı test kapsam metriklerini raporlayın.
🚀 Hızlı Başlangıç
PyPI üzerinden kurulum
pip install qa-mcp
qa-mcp --versionuv ile kurulum
pip install uv
uv pip install qa-mcp
qa-mcp --versionDocker ile çalıştırma
docker pull atakanemree/qa-mcp:latest
docker run -i --rm atakanemree/qa-mcp:latest🔌 MCP İstemcisine Bağlanma
Tercih ettiğiniz MCP istemcisini (örn. Claude Desktop) QA-MCP kullanacak şekilde yapılandırın.
Standart Yapılandırma:
{
"mcpServers": {
"qa-mcp": {
"command": "qa-mcp",
"args": []
}
}
}Docker Yapılandırması:
{
"mcpServers": {
"qa-mcp": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "atakanemree/qa-mcp:latest"]
}
}
}🛠️ Public MCP Yüzeyi
Tool'lar (Araçlar)
Tool | Amaç |
| Feature metni ve kabul kriterlerinden standart test case üretir. |
| Test case'i analiz eder; kalite skoru, sorunlar ve iyileştirme adımları döner. |
| Birden fazla test case için toplu analiz yapar. |
| Gherkin, Markdown, JSON veya düz metni QA-MCP şemasına dönüştürür. |
| Tek bir test case'i Xray uyumlu JSON payload'a çevirir. |
| Test case'leri toplu Xray payload formatına çevirir. |
| Smoke, Sanity, Regression veya E2E suite kompozisyonu oluşturur. |
| Gereksinim, modül, risk ve senaryo kapsamını raporlar. |
| QA-MCP -> Xray alan eşleme şablonunu döner. |
Resource'lar (Kaynaklar)
URI | Amaç |
| Kanonik QA-MCP test case standardı. |
| Lint kuralları, cezalar ve puanlama mantığı. |
| Xray mapping referans dokümantasyonu. |
| İyi/ideal örnek test case'ler. |
| Anti-pattern (hatalı) örnek test case'ler. |
Prompt'lar
Prompt | Amaç |
| LLM'i yapılandırılmış manuel test üretimine yönlendirir. |
| Mevcut havuzdan en uygun smoke suite seçimine yardımcı olur. |
| Kapsamlı negatif/uç durum senaryolarının üretilmesini sağlar. |
| Test eksikliklerini bulmak için mevcut varlıkları analiz eder. |
⚙️ Mimari ve Yapılandırma
QA-MCP, güvenli ve lokal çalışacak şekilde tasarlanmıştır:
Bağlantı (Transport): Şu anda yalnızca standart girdi/çıktı (
stdio) üzerinden çalışır.Entegrasyonlar: Doğrudan yazma yetkisine sahip API senkronizasyonları (örn. Jira/Xray'e direkt push) ve ağ dinleyicileri (network listeners) gelecek yol haritasında planlanmıştır. Mevcut Xray özelliği güçlü payload üretimine odaklanır.
Ortam Değişkenleri:
Değişken | Varsayılan | Açıklama |
|
| Uygulama log seviyesi. |
|
| İzlenebilirlik için araç çağrılarına ait audit log'ları aktifleştirir. |
🐳 Docker Dağıtımı
Resmi imaj Docker Hub üzerinde yayındadır: atakanemree/qa-mcp
# Paketlenmiş CLI'yı doğrula
docker run --rm atakanemree/qa-mcp:latest --version
# MCP server'ı stdio modunda çalıştır
docker run -i --rm atakanemree/qa-mcp:latest
# Docker Compose kullanımı
docker compose up qa-mcp
docker compose --profile dev up qa-mcp-dev📚 Dokümantasyon
Mimari detaylar ve projeye katkı rehberleri için:
USAGE.md: Detaylı kullanım örnekleri ve request payload'ları.
CONTRIBUTING.md: Katkı akışı ve kalite kontrolleri.
CHANGELOG.md: Sürüm ve değişiklik geçmişi.
docs/PUBLISHING.md: Paket ve release yayın süreci.
🗺️ Yol Haritası
Aşama 1 (Mevcut):
stdioüzerinden standart şema, üretim, linting, normalizasyon, Xray export ve suite kompozisyonu.Aşama 2 (Kısa Vadeli): Dağınık girdiler için geliştirilmiş normalizasyon mantığı, daha zengin örnek kütüphaneleri ve iyileştirilmiş raporlama ergonomisi.
Aşama 3 (Planlanan): Dış QA sistemleri için read-only entegrasyonlar ve kontrollü/güvenli write-capable uç noktalar.
📄 Lisans
MIT License ile yayınlanmıştır. Ayrıntılar için LICENSE dosyasına göz atabilirsiniz.
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Appeared in Searches
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Atakan-Emre/McpTestGenerator'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server