MCPサーバーデモ

このプロジェクトには、FastMCPで構築されたQA向けのテスト失敗分析用Python MCPサーバーが含まれています。

現在の構造

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

Related MCP server: mcp-log-analyzer

このプロジェクトに含まれるもの

• testFailureAnalysis.py

  • analyze_test_failure

  • cluster_failures

  • detect_flaky_tests

• FailureAnalysisFromLogs.py

  • analyze_test_failure

  • logs/フォルダー内のローカルの.logファイルを読み込み、分類します

• logs/

  • ログベースのMCPサーバーで使用されるサンプル失敗ログ

• pyproject.toml

  • Pythonのバージョンと依存関係の設定

• uv.lock

  • 再現可能なインストールを行うための固定された依存関係バージョン

• .vscode/mcp.json

  • test-failure-analysis、test-failure-analysis-from-logs、およびmcp-atlassian用のMCPサーバーエントリ

前提条件

• Python 3.11 以降

• uv

• 初回依存関係インストール時のインターネット接続

インストール

リポジトリのルートから以下を実行します：

cd mcp-server-demo
uv sync

サーバーの実行

入力ベースのMCPサーバーを起動するには：

uv run python testFailureAnalysis.py

ログベースのMCPサーバーを起動するには：

uv run python FailureAnalysisFromLogs.py

利用可能なツール

analyze_test_failure

テスト名、スタックトレース、ログを使用して失敗したテストを分析し、考えられる失敗のカテゴリと推奨事項を返します。

FailureAnalysisFromLogs.py の analyze_test_failure

logs/フォルダー内のローカルの.logファイルを分析し、失敗の分類、考えられる根本原因、推奨事項、および重要なエラー行を返します。すべてのログ、特定のテスト名、または正確なログファイル名を指定して分析できます。

cluster_failures

スタックトレースのシグネチャごとに類似の失敗をグループ化し、繰り返されるパターンを見つけやすくします。

detect_flaky_tests

過去の成功/失敗の結果を確認し、不安定な動作（flaky）を示すテストを特定します。

オプションのローカルMCP設定

リポジトリのルートには.vscode/mcp.jsonが含まれており、開発中のローカルサーバー設定のためにMCP対応ツールで使用できます。これにはtest-failure-analysis、test-failure-analysis-from-logs、およびmcp-atlassianのエントリが含まれています。

Atlassian MCP

ローカルのMCP設定には、Jiraアクセス用のmcp-atlassianサーバーエントリが含まれています。

使用方法

MCP対応クライアントで、.vscode/mcp.jsonから設定済みのmcp-atlassianエントリを使用してください。

手動で実行するには、以下を使用します：

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

トラブルシューティング

• uvが利用できない場合は、インストールしてからターミナルを再起動してください。

• 依存関係のインストールが失敗する場合は、Python 3.11+がアクティブであることを確認してください。

• サーバーが起動しない場合は、mcp-server-demo内で再度uv syncを実行してください。

image/project-workflow.png にあるワークフロー画像