MCP Server By TestMu AI
官方透過自然語言在TestMu AI雲端上執行、除錯及分類測試，涵蓋HyperExecute、Automation、SmartUI和Accessibility。
你可以用 By Test Mu AI MCP 做什麼？
讓您的 AI 助理從 IDE 中直接生成 HyperExecute YAML 設定、偵錯失敗的自動化測試、稽核無障礙性，或調查視覺迴歸問題。
- 生成 HyperExecute YAML 設定 — 使用
generateHyperExecuteYAML為您的測試專案建立 YAML 設定。 - 取得 HyperExecute 工作詳細資料 — 使用
getHyperExecuteJobInfo和getHyperExecuteJobSessions擷取工作層級資訊與工作階段詳細資料。 - 分診失敗的自動化測試 — 擷取測試詳細資料、指令記錄、網路記錄與主控台記錄，以進行根本原因分析。
- 稽核 URL 的無障礙性問題 — 使用
getAccessibilityReport對任何公開 URL 執行 WCAG 稽核。 - 分析視覺迴歸差異 — 使用 SmartUI 工具（如
summarizeSmartUIPixelDiff和analyzeSmartUIHumanDiff）彙總像素、版面、DOM 與人眼感知的變更。
文件
TestMu AI MCP Server 用於代理測試
使用 TestMu AI 的 MCP server，在 Cursor、Claude、Copilot 及其他 MCP 客戶端中，直接從您的 IDE 以自然語言執行、除錯和分類測試，該 server 支援 HyperExecute、Automation、SmartUI 和 Accessibility 工具。
任何 AI 客戶端都可以使用 TestMu AI 的 MCP
使用 TestMu AI MCP Server 與任何 AI 助理一起執行、除錯和分類測試。
選擇您的 AI 客戶端，幾分鐘內即可完成設定。
Cursor
在編輯器內，用淺顯的英文產生設定檔、執行測試套件、除錯失敗並分類結果。
Claude Code
在終端機內，用淺顯的英文產生設定檔、執行測試套件、除錯失敗並分類結果。
GitHub Copilot
在 VS Code 聊天中，用淺顯的英文產生設定檔、執行測試套件、除錯失敗並分類結果。
OpenAI Codex
從命令列，用淺顯的英文產生設定檔、執行測試套件、除錯失敗並分類結果。
Antigravity
從代理面板，用淺顯的英文產生設定檔、執行測試套件、除錯失敗並分類結果。
內建 MCP Server by TestMu AI (前身為 LambdaTest)
使用 HyperExecute、Automation、Accessibility 和 SmartUI MCP 工具，以自然語言從您的 IDE 執行、除錯和分類測試。
HyperExecute MCP 工具Automation MCP 工具Accessibility MCP 工具SmartUI MCP 工具
使用 HyperExecute MCP 進行測試協調
TestMu AI 的 HyperExecute MCP 免除了手動編寫 YAML 和切換儀表板的麻煩。透過自然語言，直接從您的 IDE 產生 YAML 設定檔、執行器命令並監控作業。
generateHyperExecuteYAML： 為測試專案執行產生 YAML 設定檔。
answerHyperExecuteQuery： 從 HyperExecute 文件中獲取即時解答。
getHyperExecuteJobInfo： 擷取指定測試執行的詳細作業層級資訊。
getHyperExecuteJobSessions： 獲取與 HyperExecute 作業相關的所有工作階段詳細資料。
使用 Automation MCP 進行測試失敗分類
TestMu AI 的 Automation MCP 透過將 TestID 詳細資料、命令記錄、網路記錄和控制台錯誤整合到一個聊天中，加速測試失敗分類，以便進行即時根本原因分析。
Automation Test Details： 擷取特定測試的全面資訊。
Automation Command Logs： 存取所有 Selenium 命令的執行記錄。
Automation Network Logs： 分析測試期間的瀏覽器流量和網路行為。
Automation Console Logs： 檢閱瀏覽器控制台輸出，包括錯誤和警告。
upload_app 工具： 上傳行動應用程式以供測試。
使用 Accessibility MCP 進行 WCAG 和 a11y 稽核
TestMu AI 的 Accessibility MCP 透過傳回詳細的稽核報告和可立即套用的修復指引，在 WCAG 和 a11y 違規進入生產環境前就加以攔截。
getAccessibilityReport： 獲取任何公開 URL 的無障礙報告。
buildLocalAppForAnalysis： 建置並提供本地 React 應用程式以偵測無障礙問題。
analyseAppViaTunnel： 透過 TestMu AI 通道分析本地應用程式測試的無障礙失敗。
使用 SmartUI MCP 進行視覺回歸除錯
TestMu AI 的 SmartUI MCP 透過在您的 IDE 中直接以淺顯的英文解釋像素、佈局、DOM 和感知變化，省去了視覺回歸除錯中手動差異調查的麻煩。
getSmartUIResources： 獲取比較執行的所有視覺資產。
summarizeSmartUIPixelDiff： 識別並解釋螢幕截圖之間的原始像素差異。
summarizeSmartUILayoutDiff： 偵測間距、對齊和大小相關的佈局問題。
summarizeSmartUIDomDiff： 描述 DOM 結構和屬性的變更。
analyzeSmartUIHumanDiff： 模擬人類如何感知視覺變化。
analyzeSmartUIRun： 提供跨所有分析層的完整除錯摘要。
getSmartUIScreenshotInfo： 擷取 SmartUI 螢幕截圖的中繼資料和詳細資訊。
downloadSmartUIDomFiles： 下載 DOM 結構檔案以進行更深入的分析。
AI 代理品質工程
AI 原生代理，可從 IDE 跨瀏覽器、10,000 多台真實裝置和您的 CI 管線規劃、編寫、執行和分類測試。
代理測試
KaneAI
瀏覽器測試
真實裝置雲
應用程式自動化
HyperExecute
視覺 UI 測試
無障礙測試
代理測試
測試 AI 代理，例如聊天機器人、語音助理等。
自主測試
從合成終端使用者的角度，對受測代理進行詳細分析。
多重角色模擬
多樣化的使用者角色，如國際來電者、數位新手等。
風險評分與回歸
對受測代理進行端到端回歸測試，並提供洞察。
KaneAI by TestMu AI
使用自然語言規劃、編寫和演進端到端測試。
自然語言
透過簡單描述來編寫測試，無需腳本、無需程式碼，只需淺顯的英文。
測試場景產生
從文字、JIRA 票證、PRD、圖片和試算表產生結構化測試案例。
測試編寫
使用 KaneAI 為您的網站和網頁應用程式，跨桌面和行動裝置編寫瀏覽器測試。
瀏覽器測試
在 3000 多種瀏覽器-作業系統-裝置組合上快速驗證您的網站。
響應式測試
檢查您的網站如何在桌面、平板和行動裝置的視窗上呈現。
DevTools 除錯
使用預先安裝的 Chrome 和 Safari DevTools 除錯跨瀏覽器問題。
地理位置測試
進行不同地理 IP 的測試，以確保各地使用者都能獲得正確的體驗。
真實裝置雲
在 10000 多台真實裝置上測試網頁和行動應用程式。
手勢測試
測試自然手勢，如點擊、滾動、縮放和滑動等。
真實世界場景
利用 40 多項功能，在真實硬體裝置上測試各種邊緣案例。
進階除錯
直接從您的測試工作階段，使用裝置記錄、網路記錄和 UI 檢查器進行除錯。
應用程式自動化
在 10000 多台真實行動裝置和平板上進行自動化行動應用程式測試。
平行執行
跨數百台真實 Android 和 iOS 裝置同時執行自動化測試。
框架支援
Appium、XCUITest、Espresso 和 Detox，所有行動自動化選項。
本地測試
跨各種真實 Android 和 iOS 裝置測試本地和私人託管的應用程式。
HyperExecute
速度提升高達 70% 的 AI 原生測試協調雲端。
自我修復測試
自動修復測試腳本，減少不穩定性和手動維護。
智慧協調
根據過往資料自動重新排序測試執行，以更快浮現失敗並縮短回饋時間。
根本原因分析
透過即時記錄分類錯誤，並獲取 AI 驅動的修正洞察。
視覺 UI 測試
AI 原生視覺測試，可跨瀏覽器和裝置捕捉 UI 回歸。
像素比較
偵測佈局、顏色、字型和元素位置的視覺偏差。
設計到開發
將 Figma 設計與即時網頁和應用程式螢幕截圖進行比較，以確保準確性。
智慧忽略
透過 AI 原生偵測過濾掉不相關的佈局偏移，減少誤報。
無障礙測試
針對包容性使用者體驗的網頁和行動應用程式無障礙測試。
WCAG 合規性
根據 WCAG、ADA 和 Section 508 標準掃描網頁和行動應用程式。
排程掃描
每日、每週或每月自動執行週期性無障礙稽核。
螢幕閱讀器
在真實裝置上測試與螢幕閱讀器和輔助工具的相容性。
播放
TestMu AI (前身為 LambdaTest) 的成功案例
50%
測試執行時間減少
「HyperExecute 是一個高度可靠的測試執行平台，並擁有卓越的客戶支援。」
Sagar Uday Kumar
資深工程經理
Dashlane
Lereta
Dunelm
Trepp
Transavia
預約示範
更多喜愛 TestMu AI (前身為 LambdaTest) 的理由
了解 TestMu AI 如何透過 AI 原生編寫、更快的執行速度，以及跨網頁、行動和 AI 應用程式的更深入測試洞察，加速您的測試。
TestMu AI 在 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ 中被評為挑戰者
TestMu AI 在 The Forrester Wave™：自主測試平台，2025 年第四季中獲得認可
名人牆
TestMu AI 是全球中小企業和大型企業的首選。
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我們以全球安全、隱私、負責任的 AI 和 ESG 標準來保護您的資料和 AI 系統。
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在您工作的環境中運作，與您團隊依賴的工具進行 120 多種整合。
使用者
3M+
測試
1.5B+
企業
18K+
國家
132
媒體報導
常見問題
什麼是 MCP server？
MCP server 是一個程式，透過模型上下文協定（Model Context Protocol）向 AI 代理公開工具、資源和提示，該協定是 Anthropic 於 2024 年 11 月推出的開放標準。伺服器向任何相容 MCP 的客戶端宣傳其功能，而客戶端（AI 代理）會在執行階段呼叫這些工具，以獲取模型訓練資料之外的資料或執行動作。
MCP 在軟體測試中的用途是什麼？
在軟體測試中，MCP 讓 AI 代理透過自然語言驅動測試工作流程：產生設定檔、執行測試套件、提取記錄、摘要失敗，以及執行視覺或無障礙檢查。代理無需在 IDE、儀表板和終端機之間切換，而是直接內嵌呼叫正確的 MCP 工具並在聊天中傳回結果，從而壓縮協調和除錯時間。
MCP server 如何與 AI 代理協同工作？
客戶端（如 Claude Code 或 Cursor 等 AI 代理）透過 stdio 或 HTTP/SSE 連接到伺服器，並請求其功能。伺服器傳回一份帶有 JSON Schema 定義的工具清單。當使用者提示代理時，它會選擇相關工具，發送結構化呼叫，伺服器則對底層系統執行該呼叫，然後傳回模型可以推理的類型化回應。
哪些 AI 客戶端支援 MCP server？
Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot Chat、Cline、Continue、Zed AI 和 JetBrains AI Assistant 目前都支援 MCP server。任何實作模型上下文協定規範（stdio 或 HTTP/SSE 傳輸）的客戶端都可以連接，這意味著新的 MCP 感知工具無需重寫伺服器整合即可運作。
如何在 Cursor 或 Claude Code 中設定 MCP server？
在 Cursor 中，開啟「設定」→「MCP」→「新增 MCP 伺服器」，並將其指向伺服器的指令或 HTTP 端點。在 Claude Code 中，執行「claude mcp add 」或直接編輯 ~/.claude.json。註冊完成後，代理程式會自動探索可用的工具，您即可在聊天中呼叫它們。大多數企業級 MCP 伺服器會在工具可供呼叫前，加入 OAuth 步驟。
MCP 與 API 有何不同？
API 是為程式碼對程式碼呼叫所建立的固定端點合約；客戶端需要為每個端點和版本變更進行自訂整合。MCP 則是為 AI 對工具呼叫所設計：它標準化了代理程式在執行階段探索功能、跨呼叫維持工作階段狀態，以及解析型別化回應的方式。當 MCP 伺服器新增工具時，每個已連線的代理程式無需重新部署即可取得該工具。
MCP 伺服器可以執行 Selenium、Playwright、Cypress 或 Appium 測試嗎？
可以。MCP 伺服器不會取代您的測試框架，而是將其包裝起來。TestMu AI MCP 伺服器會在專案分析期間偵測 Selenium、Playwright、Cypress、Appium、TestNG、JUnit、PyTest、WebdriverIO 及類似框架，然後為您的 AI 代理程式產生正確的設定檔和執行器指令。測試執行仍會在底層的雲端網格上進行。
MCP 如何協助偵錯失敗的測試？
MCP 伺服器可以擷取任何失敗執行的測試中繼資料、Selenium 指令記錄、瀏覽器網路活動和主控台錯誤，然後將資料傳回聊天中的 AI 代理程式。代理程式會對記錄進行推理、關聯事件，並建議根本原因，將以往需要在多個分頁儀表板中尋找的過程，轉變為單一提示。
Model Context Protocol 安全嗎？
MCP 本身定義的是傳輸和訊息格式，而非驗證機制；安全性取決於伺服器的實作方式。正式環境伺服器通常使用 OAuth 2.1、限定範圍的權杖和 TLS 加密傳輸。企業部署會加入基於角色的權限、稽核記錄和資料駐留控制，當 MCP 流量攜帶正式環境記錄或客戶資料時，這些措施就變得非常重要。
MCP 伺服器可以免費使用嗎？
此協定是開放原始碼且免費的。伺服器定價各不相同：許多社群伺服器是免費的，而供應商託管的伺服器則是根據底層平台（使用量、席位或運算資源）計費，而非針對 MCP 層本身。TestMu AI MCP 伺服器隨附於每個 TestMu AI 帳戶，僅會消耗團隊已付費的測試執行分鐘數。
TestMu AI MCP 伺服器內含哪些工具？
伺服器內含四項 MCP 工具。HyperExecute MCP 處理專案分析、YAML 產生、執行器指令、工作資訊和工作階段詳細資料。Automation MCP 擷取測試詳細資料、Selenium 指令記錄、網路記錄和主控台記錄。SmartUI MCP 摘要像素、版面、DOM 和人類感知的視覺差異。Accessibility MCP 對公開網址、本機 React 建置和通道應用程式執行 WCAG 稽核。
TestMu AI MCP 伺服器支援哪些 AI 助理？
TestMu AI MCP 伺服器已針對 Cursor、Claude Code、Claude Desktop、Claude.ai（網頁版）、VS Code 中的 GitHub Copilot、Antigravity、OpenAI Codex CLI、Cline 和 Continue 提供文件化的設定路徑。任何其他與 MCP 相容的客戶端，都可以透過使用 mcp-remote 的通用 STDIO 設定進行連線，因此採用此協定的較新助理，無需在伺服器端進行變更即可運作。
TestMu AI MCP 伺服器使用哪些傳輸方法？
伺服器支援兩種傳輸方式。對於大多數客戶端，建議使用可串流的 HTTP，並使用具備 OAuth 驗證的端點。對於尚未支援可串流 HTTP 的客戶端，可透過 mcp-remote 使用 STDIO，其在幕後使用相同的 OAuth 驗證端點。
為什麼設定後 MCP 工具沒有出現在我的 AI 客戶端中？
通常有三個原因。首先，完全退出並重新啟動客戶端（僅重新載入通常不夠）。其次，驗證 JSON、TOML 或 YAML 設定檔是否有語法錯誤，特別是結尾逗號和未跳脫的路徑。第三，對於像 Continue 這樣的客戶端，請確認您處於「代理模式」而非「聊天模式」。如果 OAuth 已完成但工具仍未出現，請從客戶端的 MCP 設定中重新驗證。
檢視更多問題
TestMu AI（前身為 LambdaTest）/MCP 伺服器
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{"@context":"https://schema.org","@type":"WebPage","name":"TestMu AI (Formerly LambdaTest) MCP Server For Agentic Testing","description":"TestMu AI (Formerly LambdaTest) MCP Server with four tools: HyperExecute, Automation, SmartUI, & Accessibility. Run, debug, and triage tests from your IDE using natural language.","url":"https://www.testmuai.com/mcp/","inLanguage":"en","isPartOf":{"@type":"WebSite","name":"TestMu AI (Formerly LambdaTest)","url":"https://www.testmuai.com"},"datePublished":"2025-01-01","dateModified":"2026-05-14","about":{"@type":"Organization","name":"TestMu AI (Formerly LambdaTest)","alternateName":["LambdaTest","LambdaTesting","lamda test","lambatest","Lambda Test"]}}
{"@context":"https://schema.org","@type":"FAQPage","mainEntity":[{"@type":"Question","name":"What is an MCP server?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"An MCP server is a program that exposes tools, resources, and prompts to AI agents through the Model Context Protocol, an open standard introduced by Anthropic in November 2024. The server advertises its capabilities to any MCP-compatible client, and the client (an AI agent) calls those tools at runtime to fetch data or perform actions outside the model's training data."}},{"@type":"Question","name":"What is MCP used for in software testing?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"In software testing, MCP lets AI agents drive the test workflow through natural language: generating configs, executing suites, pulling logs, summarizing failures, and running visual or accessibility checks. Instead of switching between an IDE, a dashboard, and a terminal, the agent calls the right MCP tool inline and returns results in chat, which compresses orchestration and debugging time."}},{"@type":"Question","name":"How does an MCP server work with AI agents?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The client (an AI agent like Claude Code or Cursor) connects to the server over stdio or HTTP/SSE and asks for its capabilities. The server returns a list of tools with JSON Schema definitions. When the user prompts the agent, it picks the relevant tool, sends a structured call, and the server executes it against the underlying system, then returns a typed response the model can reason over."}},{"@type":"Question","name":"Which AI clients support MCP servers?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot Chat, Cline, Continue, Zed AI, and JetBrains AI Assistant all support MCP servers today. Any client that implements the Model Context Protocol spec (stdio or HTTP/SSE transport) can connect, which means new MCP-aware tools work without rewriting the server integration."}},{"@type":"Question","name":"How do you set up an MCP server in Cursor or Claude Code?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"In Cursor, open Settings → MCP → Add new MCP Server and point it at the server's command or HTTP endpoint. In Claude Code, run \"claude mcp add <name> <command>\" or edit ~/.claude.json directly. Once registered, the agent discovers the available tools automatically and you can invoke them in chat. Most enterprise MCP servers add an OAuth step before tools become callable."}},{"@type":"Question","name":"What is the difference between MCP and an API?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"An API is a fixed endpoint contract built for code-to-code calls; clients need custom integration for every endpoint and version change. MCP is built for AI-to-tool calls: it standardizes how an agent discovers capabilities at runtime, maintains session state across calls, and parses typed responses. When a new tool is added to an MCP server, every connected agent picks it up without redeployment."}},{"@type":"Question","name":"Can MCP servers run Selenium, Playwright, Cypress, or Appium tests?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Yes. MCP servers don't replace your test framework; they wrap it. The TestMu AI MCP Server detects Selenium, Playwright, Cypress, Appium, TestNG, JUnit, PyTest, WebdriverIO, and similar frameworks during project analysis, then generates the right config and runner command for your AI agent to execute. Test execution still happens on the underlying cloud grid."}},{"@type":"Question","name":"How does MCP help debug failed tests?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"An MCP server can pull test metadata, Selenium command logs, browser network activity, and console errors for any failed run, then hand the data back to the AI agent in chat. The agent reasons over the logs, correlates events, and suggests a root cause, turning what used to be a multi-tab dashboard hunt into a single prompt."}},{"@type":"Question","name":"Is the Model Context Protocol secure?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"MCP itself defines transport and message format, not authentication; security depends on the server implementation. Production servers typically use OAuth 2.1, scoped tokens, and TLS-encrypted transport. Enterprise deployments add role-based permissions, audit logging, and data-residency controls, which become important when MCP traffic carries production logs or customer data."}},{"@type":"Question","name":"Are MCP servers free to use?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The protocol is open source and free. Server pricing varies: many community servers are free, while vendor-hosted servers bill against the underlying platform (usage, seats, or compute) rather than the MCP layer itself. The TestMu AI MCP Server is included with every TestMu AI account and only consumes the test execution minutes a team already pays for."}},{"@type":"Question","name":"What tools are inside the TestMu AI MCP Server?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Four MCP tools ship in the server. HyperExecute MCP handles project analysis, YAML generation, runner commands, job info, and session details. Automation MCP fetches test details, Selenium command logs, network logs, and console logs. SmartUI MCP summarizes pixel, layout, DOM, and human-perceived visual diffs. Accessibility MCP runs WCAG audits on public URLs, local React builds, and tunneled apps."}},{"@type":"Question","name":"What AI assistants does the TestMu AI MCP Server support?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The TestMu AI MCP Server has documented setup paths for Cursor, Claude Code, Claude Desktop, Claude.ai (Web), GitHub Copilot in VS Code, Antigravity, OpenAI Codex CLI, Cline, and Continue. Any other MCP-compatible client can connect through the universal STDIO configuration using mcp-remote, so newer assistants that adopt the protocol work without changes on the server side."}},{"@type":"Question","name":"What transport methods does the TestMu AI MCP Server use?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The server supports two transports. Streamable HTTP is the recommended option for most clients and uses the endpoint with OAuth authentication. 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