MCP-Allure

MCP-Allure

MCP-Allure es un servidor MCP que lee informes de Allure y los devuelve en formatos amigables para LLM.

Motivación

A medida que la IA y los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) se vuelven cada vez más integrales en el desarrollo de software, existe una necesidad creciente de cerrar la brecha entre los informes de pruebas tradicionales y el análisis asistido por IA. Los formatos tradicionales de informes de pruebas de Allure, aunque legibles para humanos, no están optimizados para el consumo y procesamiento por parte de LLM.

MCP-Allure aborda este desafío transformando los informes de pruebas de Allure en formatos amigables para LLM. Esta transformación permite que los modelos de IA comprendan, analicen y proporcionen información sobre los resultados de las pruebas de manera más efectiva, facilitando:

• Generar resúmenes e información significativa sobre las pruebas
• Identificar patrones en fallos de pruebas
• Sugerir posibles correcciones para pruebas fallidas
• Habilitar una depuración asistida por IA más efectiva
• Facilitar la generación automatizada de documentación de pruebas

Al optimizar los informes de pruebas para el consumo por LLM, MCP-Allure ayuda a los equipos de desarrollo a aprovechar todo el potencial de las herramientas de IA en su flujo de trabajo de pruebas, lo que conduce a un análisis y mantenimiento de pruebas más eficiente e inteligente.

Problemas Resueltos

• Eficiencia: Los formatos tradicionales de informes de pruebas no están optimizados para el consumo por IA, lo que genera ineficiencias en el análisis y mantenimiento de pruebas.
• Precisión: Los modelos de IA pueden tener dificultades para interpretar y analizar informes de pruebas que no están en un formato optimizado para el consumo por IA.
• Costo: Convertir informes de pruebas a formatos amigables para LLM puede ser lento y costoso.

Características Clave

• Conversión: Convierte informes de pruebas de Allure en formatos amigables para LLM.
• Optimización: Optimiza los informes de pruebas para el consumo por IA.
• Eficiencia: Convierte informes de pruebas de manera eficiente.
• Costo: Convierte informes de pruebas a bajo costo.
• Precisión: Convierte informes de pruebas con alta precisión.

Instalación

Para instalar mcp-repo2llm usando uv:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-allure-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "/Users/crisschan/workspace/pyspace/mcp-allure/mcp-allure-server.py"
      ]
    }
  }
}

Herramienta

get_allure_report

• Lee el informe de Allure y devuelve datos JSON
• Entrada:
  • report_dir: Ruta del informe HTML de Allure
• Retorno:
  • Cadena, datos JSON formateados, como este:

{
    "test-suites": [
        {
            "name": "test suite name",
            "title": "suite title",
            "description": "suite description",
            "status": "passed",
            "start": "timestamp",
            "stop": "timestamp",
            "test-cases": [
                {
                    "name": "test case name",
                    "title": "case title",
                    "description": "case description",
                    "severity": "normal",
                    "status": "passed",
                    "start": "timestamp",
                    "stop": "timestamp",
                    "labels": [

                    ],
                    "parameters": [

                    ],
                    "steps": [
                        {
                            "name": "step name",
                            "title": "step title",
                            "status": "passed",
                            "start": "timestamp",
                            "stop": "timestamp",
                            "attachments": [

                            ],
                            "steps": [

                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}