Demo de servidor MCP

Este proyecto contiene servidores MCP en Python para el análisis de fallos de pruebas orientado a QA, construido con FastMCP.

Estructura actual

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

Related MCP server: mcp-log-analyzer

Qué incluye este proyecto

• testFailureAnalysis.py

  • analyze_test_failure

  • cluster_failures

  • detect_flaky_tests

• FailureAnalysisFromLogs.py

  • analyze_test_failure

  • Lee y clasifica archivos .log locales de la carpeta logs/

• logs/

  • Registros de fallos de muestra utilizados por el servidor MCP basado en registros

• pyproject.toml

  • Configuración de la versión de Python y dependencias

• uv.lock

  • Versiones de dependencias bloqueadas para instalaciones reproducibles

• .vscode/mcp.json

  • Entradas del servidor MCP para test-failure-analysis, test-failure-analysis-from-logs y mcp-atlassian

Requisitos previos

• Python 3.11 o posterior

• uv

• Acceso a Internet para la primera instalación de dependencias

Instalación

Desde la raíz del repositorio:

cd mcp-server-demo
uv sync

Ejecución del servidor

Inicie el servidor MCP basado en entrada con:

uv run python testFailureAnalysis.py

Inicie el servidor MCP basado en registros con:

uv run python FailureAnalysisFromLogs.py

Herramientas disponibles

analyze_test_failure

Analiza una prueba fallida utilizando el nombre de la prueba, el seguimiento de pila (stack trace) y los registros, luego devuelve una categoría de fallo probable y una recomendación.

analyze_test_failure en FailureAnalysisFromLogs.py

Analiza archivos .log locales de la carpeta logs/ y devuelve la clasificación del fallo, la causa raíz probable, la recomendación y las líneas de error importantes. Puede analizar todos los registros, un nombre de prueba específico o un nombre de archivo de registro exacto.

cluster_failures

Agrupa fallos similares por firma de seguimiento de pila para que los patrones repetidos sean más fáciles de detectar.

detect_flaky_tests

Revisa los resultados históricos de éxito/fallo e identifica las pruebas que muestran un comportamiento inestable (flaky).

Configuración opcional de MCP local

La raíz del repositorio contiene .vscode/mcp.json, que puede ser utilizado por herramientas compatibles con MCP para la configuración del servidor local durante el desarrollo. Incluye entradas para test-failure-analysis, test-failure-analysis-from-logs y mcp-atlassian.

Atlassian MCP

La configuración local de MCP incluye una entrada de servidor mcp-atlassian para el acceso a Jira.

Cómo usarlo

Utilice la entrada mcp-atlassian configurada desde .vscode/mcp.json en su cliente compatible con MCP.

Para ejecutarlo manualmente, utilice:

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

Solución de problemas

• Si uv no está disponible, instálelo y vuelva a abrir la terminal.

• Si la instalación de dependencias falla, confirme que Python 3.11+ esté activo.

• Si el servidor no se inicia, ejecute uv sync nuevamente dentro de mcp-server-demo.

Imagen del flujo de trabajo en la carpeta image en image/project-workflow.png