MCP-Allure

MCP-Allure

MCP-Allure é um servidor MCP que lê relatórios Allure e os retorna em formatos amigáveis para LLMs.

Motivação

À medida que a IA e os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) se tornam cada vez mais integrais ao desenvolvimento de software, há uma necessidade crescente de preencher a lacuna entre relatórios de teste tradicionais e análise assistida por IA. Os formatos tradicionais de relatórios de teste Allure, embora legíveis por humanos, não são otimizados para consumo e processamento por LLMs.

O MCP-Allure aborda esse desafio transformando relatórios de teste Allure em formatos amigáveis para LLMs. Essa transformação permite que modelos de IA entendam melhor, analisem e forneçam insights sobre resultados de testes, facilitando:

• Gerar resumos e insights de testes significativos
• Identificar padrões em falhas de testes
• Sugerir correções potenciais para testes com falha
• Permitir depuração assistida por IA mais eficaz
• Facilitar a geração automatizada de documentação de testes

Ao otimizar relatórios de teste para consumo por LLMs, o MCP-Allure ajuda equipes de desenvolvimento a aproveitar todo o potencial das ferramentas de IA em seu fluxo de trabalho de testes, levando a uma análise e manutenção de testes mais eficientes e inteligentes.

Problemas Resolvidos

• Eficiência: Os formatos tradicionais de relatórios de teste não são otimizados para consumo por IA, levando a ineficiências na análise e manutenção de testes.
• Precisão: Os modelos de IA podem ter dificuldade em interpretar e analisar relatórios de teste que não estão em um formato otimizado para consumo por IA.
• Custo: Converter relatórios de teste para formatos amigáveis para LLMs pode ser demorado e caro.

Principais Recursos

• Conversão: Converte relatórios de teste Allure em formatos amigáveis para LLMs.
• Otimização: Otimiza relatórios de teste para consumo por IA.
• Eficiência: Converte relatórios de teste de forma eficiente.
• Custo: Converte relatórios de teste a baixo custo.
• Precisão: Converte relatórios de teste com alta precisão.

Instalação

Para instalar o 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"
      ]
    }
  }
}

Ferramenta

get_allure_report

• Lê o relatório Allure e retorna dados JSON
• Entrada:
  • report_dir: Caminho do relatório HTML Allure
• Retorno:
  • String, dados JSON formatados, 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": [

                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}