QA Copilot MCP Server

Сервер на базе Model Context Protocol, который предоставляет AI-ассистенту небольшой набор конкретных QA-инструментов и инструментов анализа тестов, а не просит его догадываться: сводка прогона Playwright, поиск флаки-тестов в нескольких прогонах, эвристическое объяснение причины сбоя, создание каркаса Playwright-теста и чтение свежего статуса CI для GitHub-репозитория. Подключите к нему Claude Desktop, Claude Code или любой другой MCP-совместимый хост — и эти вещи станут настоящими вызовами инструментов, а не догадками в свободном тексте.

Это та часть портфолио по QA-автоматизации, где реализован принцип «дай ИИ реальные данные, а не ощущения»: остальные репозитории портфолио (healthcare-qa-automation-framework, healthcare-data-quality-framework) создают Playwright JSON-отчёты и запуски CI, а этот сервер превращает их в данные, которые ассистент действительно может запросить.

Почему так сделано

• Обвязка протокола — это тонкий слой поверх обычных функций. Вся реальная логика каждого инструмента живёт в src/playwright/, src/github/ и src/tools/ в виде маленьких, почти чистых и независимо покрытых unit-тестами модулей. src/index.ts только регистрирует их через MCP SDK — поэтому часть, в которой проще всего ошибиться (разбор отчётов, выявление флаки-тестов, эвристики), покрыта быстрыми unit-тестами, а обвязка протокола — отдельным сквозным smoke-тестом (ниже).

• Доступ к GitHub реализуется подменой, по той же схеме, что и LLM-интеграции в остальных проектах портфолио. GitHubClient — это интерфейс; RealGitHubClient оборачивает fetch для работы с GitHub REST API, а FakeGitHubClient возвращает заранее подготовленные данные. Благодаря этому get_repo_ci_status полностью проходится unit-тестами без доступа к сети, при этом настоящий клиент — это настоящий исполняемый код: у MCP-хоста на машине разработчика есть обычный интернет, даже в окружениях, в которых его нет (как в собственной CI-песочнице этого репозитория).

• Генерация каркасов тестов намеренно не основана на LLM — она детерминированная. Для заданной именованной последовательности взаимодействий с data-testid generate_playwright_test_stub всегда выдаёт один и тот же результат — мгновенно, бесплатно и воспроизводимо. Другой инструмент для другой задачи (генерация тест-кейсов из спецификации или пользовательской истории, где LLM действительно добавляет ценность) — это отдельный проект портфолио.

• Smoke-тест на уровне протокола, а не только юнит-тесты. smoke-test.mjs запускает собранный сервер как реальный дочерний процесс и управляет им через официальный MCP Client по stdio — tools/list, затем tools/call для каждого инструмента, — так что CI доказывает работу реального протокола обмена, а не только функций внутри.

Related MCP server: playwright-fixer-mcp

Инструменты

Архитектура

src/
  index.ts                    MCP server: registers all 5 tools, connects over stdio
  playwright/reportParser.ts  Pure Playwright-JSON parsing: summarizeReport, findFlakyTests
  github/githubClient.ts      GitHubClient interface + RealGitHubClient (fetch) + FakeGitHubClient
  tools/
    explainFailure.ts         Heuristic pattern-matching (ported from the triage_failure.py
                               script in healthcare-qa-automation-framework)
    generateTestStub.ts       Deterministic Playwright test-file template generator
    getRepoCiStatus.ts        Wraps GitHubClient into pass/fail/in-progress counts
test/                         Vitest unit tests for every module above
fixtures/                     Sample Playwright JSON reports (3 runs, used for flaky-test tests)
smoke-test.mjs                End-to-end MCP protocol smoke test (real child process, real client)
.github/workflows/ci.yml      Type-check, unit tests, build, protocol smoke test

Технологический стек

TypeScript · Node.js · @modelcontextprotocol/sdk · Zod · Vitest · GitHub REST API · GitHub Actions

Запуск локально

npm install
npm run build       # compiles to dist/
npm test            # unit tests (27 tests, fully offline)
npm run smoke        # builds, then drives the real server over stdio via the MCP client

Использование из MCP-хоста

Укажите любому MCP-совместимому клиенту на собранный сервер, например, в claude_desktop_config.json приложения Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "qa-copilot": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/qa-copilot-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

Задайте в окружении GITHUB_TOKEN, чтобы повысить неаутентифицированный лимит GitHub для get_repo_ci_status (60 запросов в час без токена, 5000 запросов в час с ним) — для редкого использования всё работает и без токена.

CI

Каждый push и pull request в main выполняет один и тот же набор задач: проверка типов (tsc --noEmit), юнит-тесты (vitest run), production-сборка и smoke-тест на уровне протокола (node smoke-test.mjs) против собрённого вывода. Нигде в CI не предполагается и не требуется сетевой доступ: get_repo_ci_status в юнит-тестах вызывается только через FakeGitHubClient, а smoke-тест рассматривает такой бессетевой результат get_repo_ci_status как успех, если сервер корректно сообщает об ошибку через канал MCP isError, а не падает.

Чем это не является

Это не универсальная панель GitHub или CI — это небольшой целевой набор инструментов, собран конкретно вокруг тех структур Playwright-отчётов и GitHub Actions, которые фактически создают другие проекты портфолио. Его цель — проверить, как AI-ассистент подключается к реальным, проверяемым данным тестов, а не получает запрос рассуждать о результатах по пересказа.