MCP 서버 데모

이 프로젝트는 FastMCP로 구축된 QA 지향 테스트 실패 분석용 Python MCP 서버를 포함하고 있습니다.

현재 구조

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

Related MCP server: mcp-log-analyzer

이 프로젝트에 포함된 내용

• testFailureAnalysis.py

  • analyze_test_failure

  • cluster_failures

  • detect_flaky_tests

• FailureAnalysisFromLogs.py

  • analyze_test_failure

  • logs/ 폴더에서 로컬 .log 파일을 읽고 분류합니다.

• logs/

  • 로그 기반 MCP 서버에서 사용하는 샘플 실패 로그

• pyproject.toml

  • Python 버전 및 의존성 구성

• uv.lock

  • 재현 가능한 설치를 위한 고정된 의존성 버전

• .vscode/mcp.json

  • test-failure-analysis, test-failure-analysis-from-logs 및 mcp-atlassian을 위한 MCP 서버 항목

사전 요구 사항

• Python 3.11 이상

• uv

• 초기 의존성 설치를 위한 인터넷 연결

설치

저장소 루트에서 다음을 실행합니다:

cd mcp-server-demo
uv sync

서버 실행

입력 기반 MCP 서버를 시작하려면 다음을 실행합니다:

uv run python testFailureAnalysis.py

로그 기반 MCP 서버를 시작하려면 다음을 실행합니다:

uv run python FailureAnalysisFromLogs.py

사용 가능한 도구

analyze_test_failure

테스트 이름, 스택 추적 및 로그를 사용하여 실패한 테스트를 분석한 다음, 예상되는 실패 범주와 권장 사항을 반환합니다.

FailureAnalysisFromLogs.py의 analyze_test_failure

logs/ 폴더의 로컬 .log 파일을 분석하여 실패 분류, 예상 근본 원인, 권장 사항 및 중요한 오류 라인을 반환합니다. 모든 로그, 특정 테스트 이름 또는 정확한 로그 파일 이름을 분석할 수 있습니다.

cluster_failures

스택 추적 서명을 기준으로 유사한 실패를 그룹화하여 반복되는 패턴을 쉽게 파악할 수 있도록 합니다.

detect_flaky_tests

과거의 성공/실패 결과를 검토하고 불안정한(flaky) 동작을 보이는 테스트를 식별합니다.

선택적 로컬 MCP 구성

저장소 루트에는 개발 중 로컬 서버 설정을 위해 MCP 인식 도구에서 사용할 수 있는 .vscode/mcp.json이 포함되어 있습니다. 여기에는 test-failure-analysis, test-failure-analysis-from-logs 및 mcp-atlassian에 대한 항목이 포함되어 있습니다.

Atlassian MCP

로컬 MCP 구성에는 Jira 액세스를 위한 mcp-atlassian 서버 항목이 포함되어 있습니다.

사용 방법

MCP 인식 클라이언트에서 .vscode/mcp.json에 구성된 mcp-atlassian 항목을 사용하십시오.

수동으로 실행하려면 다음을 사용하십시오:

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

문제 해결

• uv를 사용할 수 없는 경우, 설치 후 터미널을 다시 여십시오.

• 의존성 설치에 실패하면 Python 3.11+가 활성화되어 있는지 확인하십시오.

• 서버가 시작되지 않으면 mcp-server-demo 내부에서 uv sync를 다시 실행하십시오.

image/project-workflow.png 폴더의 워크플로우 이미지