MCP-Server-Demo

Dieses Projekt enthält Python-MCP-Server für die QA-orientierte Analyse von Testfehlern, erstellt mit FastMCP.

Aktuelle Struktur

mcp-server-demo/
├── FailureAnalysisFromLogs.py
├── README.md
├── logs/
├── pyproject.toml
├── testFailureAnalysis.py
└── uv.lock

Related MCP server: mcp-log-analyzer

Was dieses Projekt beinhaltet

• testFailureAnalysis.py

  • analyze_test_failure

  • cluster_failures

  • detect_flaky_tests

• FailureAnalysisFromLogs.py

  • analyze_test_failure

  • Liest und klassifiziert lokale .log-Dateien aus dem Ordner logs/

• logs/

  • Beispiel-Fehlerprotokolle, die vom protokollbasierten MCP-Server verwendet werden

• pyproject.toml

  • Python-Version und Abhängigkeitskonfiguration

• uv.lock

  • Fixierte Abhängigkeitsversionen für reproduzierbare Installationen

• .vscode/mcp.json

  • MCP-Server-Einträge für test-failure-analysis, test-failure-analysis-from-logs und mcp-atlassian

Voraussetzungen

• Python 3.11 oder neuer

• uv

• Internetzugang für die erste Installation der Abhängigkeiten

Installation

Vom Stammverzeichnis des Repositorys aus:

cd mcp-server-demo
uv sync

Starten des Servers

Starten Sie den eingabebasierten MCP-Server mit:

uv run python testFailureAnalysis.py

Starten Sie den protokollbasierten MCP-Server mit:

uv run python FailureAnalysisFromLogs.py

Verfügbare Werkzeuge

analyze_test_failure

Analysiert einen fehlgeschlagenen Test anhand des Testnamens, des Stack-Traces und der Protokolle und gibt dann eine wahrscheinliche Fehlerkategorie sowie eine Empfehlung zurück.

analyze_test_failure in FailureAnalysisFromLogs.py

Analysiert lokale .log-Dateien aus dem Ordner logs/ und gibt die Fehlerklassifizierung, die wahrscheinliche Grundursache, eine Empfehlung und wichtige Fehlerzeilen zurück. Es können alle Protokolle, ein spezifischer Testname oder ein exakter Protokolldateiname analysiert werden.

cluster_failures

Gruppiert ähnliche Fehler anhand der Stack-Trace-Signatur, sodass wiederkehrende Muster leichter zu erkennen sind.

detect_flaky_tests

Überprüft historische Ergebnisse (bestanden/nicht bestanden) und identifiziert Tests, die instabiles Verhalten (Flaky Tests) zeigen.

Optionale lokale MCP-Konfiguration

Das Stammverzeichnis des Repositorys enthält .vscode/mcp.json, das von MCP-fähigen Werkzeugen für die lokale Servereinrichtung während der Entwicklung verwendet werden kann. Es enthält Einträge für test-failure-analysis, test-failure-analysis-from-logs und mcp-atlassian.

Atlassian MCP

Die lokale MCP-Konfiguration enthält einen mcp-atlassian-Servereintrag für den Jira-Zugriff.

Verwendung

Verwenden Sie den konfigurierten mcp-atlassian-Eintrag aus .vscode/mcp.json in Ihrem MCP-fähigen Client.

Um ihn manuell auszuführen, verwenden Sie:

JIRA_URL=<your-jira-url> \
JIRA_USERNAME=<your-jira-username> \
JIRA_API_TOKEN=<your-jira-api-token> \
uvx mcp-atlassian

Fehlerbehebung

• Wenn uv nicht verfügbar ist, installieren Sie es und starten Sie das Terminal neu.

• Wenn die Installation der Abhängigkeiten fehlschlägt, stellen Sie sicher, dass Python 3.11+ aktiv ist.

• Wenn der Server nicht startet, führen Sie uv sync erneut innerhalb von mcp-server-demo aus.

Workflow-Bild im Bildordner unter image/project-workflow.png