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  • 来自专栏FunTester

    MCP:引领 AI 测试新时代

    MCP:AI 测试的革命性突破 在微软 Build 2025 大会上,MCP 被正式宣布为 AI 驱动测试的基础技术。 它的设计理念类似于 HTTP 如何彻底改变网络通信,MCP 将成为 AI 代理交互的通用标准。通过 MCP,AI 代理可以理解应用程序的上下文,动态调整测试策略,并实时响应环境变化。 通过 MCP,测试团队可以更好地应对复杂的应用场景和快速变化的需求,真正实现测试的智能化和自动化。 MCP如何重塑质量保证工程 AI代理:自动化测试的智能助手 MCP 赋予 AI 代理如同资深测试工程师般的智慧,能够通过分析代码、日志和用户行为趋势,自动创建、执行并维护测试用例。 MCP驱动的测试未来 MCP 的出现标志着软件测试的重大转变。虽然 QA 不会消失,但它将从测试执行演变为 AI 监督。

    69910编辑于 2025-08-12
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-5 超参数

    通过前面的小节,我们知道了kNN算法中k这个参数值,在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。在前面我们随机的指定参数k的值,究竟k的值为多少的时候,模型才是最好的呢?这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~超参数问题。

    79030发布于 2019-11-13
  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-5 R语言函数 split

    #split根据因子或因子列表将 向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #split(参数):split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.81746169 -1.09859969 -1.78134612 -1.94262725 0.99760581 [7] 0.37793960 0.05258653 0.38525197 0.46051864 -0.

    1K40发布于 2020-09-16
  • Agent + MCP 架构下的功能测试模式变革

    他们使用MCP协议定义了标准的测试能力接口(如账户操作、交易验证、数据mock等),每个能力封装为独立的MCP Server。然后通过Agent来编排这些能力,根据业务场景动态组合测试流程。 Server组合出测试流程 测试执行、结果分析、报告生成全自动完成 三个月后,前端框架升级,他们只需要更新“UI交互”这一个MCP Server的实现,其他所有测试场景自动适配。 测试架构师的做法:设计三层测试能力体系: 数据能力层(MCP Server):提供用户画像生成、行为数据mock、学习记录模拟等能力 业务能力层(MCP Server):封装推荐算法调用、结果解析、质量评估等能力 在Agent + MCP架构下,这个生态包含几个关键要素: 1. 标准化的能力接口 通过MCP协议定义统一的测试能力接口规范。 你不再受限于市场上有什么工具,而是可以根据业务需求定义自己需要的测试能力,然后通过MCP协议整合到统一的测试体系中。 这种角色转型的价值在于:它打破了测试工程师的职业天花板。

    50210编辑于 2026-04-15
  • 来自专栏大前端_Web

    javascript高级程序设计(4-5)章笔记

    在ES5中,prototype属性是不可枚举的,(非原生的prototype属性可枚举,即人为添加上去的,在google测试过)因此使用for-in无法发现。 ES5还定义了一个方法: bind()。

    84440发布于 2018-09-27
  • 保姆级踩坑 Oracle MCP本地部署测试

    到Vscode中 点击下图红框,开始配置MCP 配置过程主要是配置路径,确保无误,先执行一下解压的文件(就是文章中一开始让你下载,我放到服务端放错的哪个)windows下用sql.exe。 配置的格式这样 { “mcpServers”: { “SQLcl”: { “command”: “D:/instantclient_23_5/sqlcl/bin/sql.exe”, “args”: [ “-mcp

    38310编辑于 2026-06-25
  • 来自专栏运维之路

    【每日一思】2022年第4-5周

    一直认为理想情况下的数据运营方法应该基于“贴源层数据-》指标(至少到带有主题的流水)-》洞察-》决策-》执行”的路线,这样才能减少返工的重复性工作量。

    31620编辑于 2022-03-07
  • 来自专栏iOS面试

    iOS 面试策略之算法基础4-5节

    前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构:二叉树。本节主要包括以下内容:

    1.2K60发布于 2021-04-20
  • 来自专栏NetCore 从壹开始

    4-5 安装并迁移数据库:mysql

    docker volume create volume_name命令新建一个数据卷

    97120编辑于 2023-01-09
  • 来自专栏喔家ArchiSelf

    MCP来了,让我们用它来自动化测试吧

    通过 MCP,LLM 能够理解当前的操作环境,并基于上下文做出智能决策,从而推动测试流程更加高效、可解释和自适应地运行。 类似地,MySQL MCP 服务器 也支持基于自然语言指令的只读查询功能,常用于测试环境中的数据验证、指标获取以及与测试相关的数据分析任务,使模型能够直接从数据库中提取有价值的信息。 3.LLM + Playwright MCP 的自动化测试 结合 LLM 和 Playwright MCP 开启了测试自动化的新纪元,解决了长期以来困扰质量保证(QA)团队的诸多挑战。 MCP 使 LLM 能够理解这些动态变化,并据此调整测试流程,确保每个场景都被全面覆盖而不会产生冗余脚本。 然后,MCP 会将这些建议转化为具体的 Playwright 测试脚本。这种方法不仅提高了测试覆盖率,还显著缩短了实现高质量测试所需的时间。

    4.6K10编辑于 2025-10-11
  • 来自专栏WTSolutions

    免费MCP: JSON 转 Excel MCP

    此 MCP 实现提供了两个特定的数据转换工具: json_to_excel_mcp_from_data:将 JSON 数据字符串转换为 CSV 格式。 JSON 转 Excel MCP 服务:通过 AI 模型 MCP SSE/StreamableHTTP 请求转换 JSON 到 Excel。(<- 您当前所在位置。) ": { "args": [ "mcp-remote", "https://mcp2.wtsolutions.cn/sse", "--transport ": "https://mcp2.wtsolutions.cn/mcp" } } } MCP 工具 json_to_excel_mcp_from_data 将 JSON 数据字符串转换为 CSV LLM 时适用) 我刚刚上传了一个 .json 文件给您,请提取其 URL 并将其发送到 MCP 工具 ‘json_to_excel_mcp_from_url’,以进行 JSON 到 Excel 的转换

    91010编辑于 2025-08-22
  • 来自专栏AI SPPECH

    IO竞赛2025年题目解析:基础级难度(4-5)

    2025年的IO竞赛基础级(难度系数4-5)题目开始涉及更多的数据结构和算法思想,对选手的编程能力和逻辑思维提出了更高的要求。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 提高(6-8) → 竞赛(9-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 4-5 数据结构、算法应用 栈、队列、树、图的基础应用 掌握基础数据结构的使用和简单算法的实现 ) ├── 第四章:基础级题目解题技巧总结 └── 第五章:从基础到提高的学习建议 第一章:2025年IO竞赛基础级题目概述 根据2025年NOI修订版大纲,基础级(CSP-J提高)的知识点难度系数为4- 解题技巧: 理解问题 → 设计算法 → 分析复杂度 → 编写代码 → 测试调试 第五章:从基础到提高的学习建议 对于已经掌握了基础级知识,想要进一步提高的选手,以下是一些学习建议: 深入学习算法:系统地学习更高级的算法

    47910编辑于 2025-11-13
  • 来自专栏ceshiren0001

    基于MCP协议的精准测试影响分析实践

    回归测试的负担: 每次迭代,海量回归用例需要执行,耗时耗力,且难以精准定位需要回归的范围。 MCP是什么?MCP 的核心思想是:将测试行为建立在清晰的“模型”和对运行“上下文”的动态感知之上。 MCP 如何“颠覆”软件测试? 测试用例与环境的解耦: 原理: 测试脚本基于 Model 编写操作逻辑。 MCP 在实践中的应用场景 复杂业务流程测试: 电商下单、金融开户、保险理赔等涉及多步骤、多状态转换的场景,MCP 能清晰建模并驱动测试。 持续测试/DevOps流水线: MCP 的标准化和灵活性使其易于集成到CI/CD流程中,实现高质量的快速交付。 拥抱 MCP:测试团队如何起步? 拥抱 MCP,就是拥抱软件测试的效率革命与质量新未来!​

    46110编辑于 2025-08-15
  • 来自专栏测试开发技术

    推荐五大AI +MCP自动化测试工具!

    在当今快速发展的软件行业,自动化测试已成为提升开发效率和产品质量的关键。今天,我们将给大家推荐五大MCP自动化测试工具,助你在自动化测试领域更进一步。 1、MCP介绍 首先,你得知道,MCP是什么? 通过MCP,自动化测试工具可以更加智能化、更自动化。 2、五大MCP自动化测试工具推荐 2.1 Playwright MCP 由微软官方出品,利用Playwright实现浏览器自动化,通过读取网页的结构化访问树让LLM与网页交互,无需截图或计算机视觉模型。 项目地址: https://github.com/mendableai/firecrawl-mcp-server 3、最后 通过这些MCP自动化测试工具,你可以更高效地进行自动化测试,提升测试质量和效率 无论你是自动化测试新手还是资深专家,这些工具都能为你的测试工作带来极大的便利和提升。 测试开发技术 专注于测试开发技术前沿,探索AI+应用提效,分享各类软件工程实践,效率工具、成长心得!

    5.7K12编辑于 2025-06-19
  • 来自专栏网络安全技术点滴分享

    AI驱动的渗透测试完全指南:Cursor、MCP与现代渗透测试工作流

    AI驱动的渗透测试完全指南:Cursor、MCP与现代渗透测试工作流一份全面、循序渐进的实战指南,教你如何以真正有效的方式——更快、更深、更强大——运行渗透测试,这一切都基于数百次的实战经验和无数工具的沉淀 引言渗透测试的本质并没有因为AI而改变。网络杀伤链依然是那条链:范围界定 → 信息收集 → 枚举 → 漏洞利用 → 后渗透 → 报告。 如今,大多数“AI渗透测试”的内容无非是:一个生成一次性命令、毫无状态管理的聊天机器人,或者一个花哨的演示,将真实的工作流压缩成一个单一的提示词。这不是真实渗透测试的工作方式。 真正的渗透测试靠的是管道纪律赢得胜利:每个阶段都会产生工件(主机、端口、截图、凭证、笔记),而这些工件会驱动下一个阶段。瓶颈不在于知道做什么,而在于如何可靠地执行、记录,并在不丢失上下文的情况下迭代。

    73610编辑于 2026-03-02
  • 2026 DTCC 中国数据库技术大会:腾讯云数据库诊断 Agent 工程实践与自研底座 Engram

    #TDSQL #CynosDB #MySQL #Redis #PostgreSQL #MongoDB 方法论说明 • 研究方法:采用定性分析(对比诊断类 Agent 与代码研发、测试发布类 Agent • 核心分析模型与架构:实现架构包含路由 Agent、诊断 Agent、专属数据库 Agent 及数据 MCP 层。 报告目录 本次分享的三条主线 01 诊断类 Agent 的技术特点 诊断类 Agent 与研发/测试类 Agent 的根本差异 诊断类 Agent 开发中的两类工程挑战 诊断类 Agent 的关键前提: 自研底座 Engram:Graph DSL 声明式编排,端到端时延从 4-5分降至分钟级以内(满足告警 60s SLA),单次 Token 消耗 百万级 → 十万级,迭代中断成本从 O(整段会话) 降至 • 工程化收益:依托六条优化主线与 Engram 底座,腾讯云数据库诊断实现端到端时延 4-5分→分钟级以内,Token 消耗 百万级→十万级,舒适区诊断闭环率 30%→70%,验证了其在弱模型适配与高噪声收敛上的架构认可

    25410编辑于 2026-09-07
  • 来自专栏跟着官方文档学小程序开发

    第二章 小程序开发指南4-5

    response.getWriter(); out.print(returnJSONString); out.flush(); out.close(); } //测试 System.out.println("loadingTest run end " + System.currentTimeMillis()); return "loadingTest"; } //测试异步和同步 System.out.println("test1 end " + System.currentTimeMillis()); return "test1ok"; } //测试异步和同步 ------------------------------------</view> <view><button bind:tap="asyncTest" style="width: 100%;">测试异步 </button></view> <view><button bind:tap="syncTest" style="width: 100%;">测试同步</button></view> JS示例代码如下

    1.1K10编辑于 2025-08-25
  • Dify mcp

    随着MCP协议爆火,Dify也增加了支持mcp的插件,本篇分为两个方面来介绍Dify mcp,首先是Dify通过mcp协议调用本地实现的mcp server;然后是Dify把自己的aget 目前比较熟知的有下面四个插件,Mcp Agent策略、Agent 策略、MCP SSE 和mcp-server,其中前三个是调用外界mcp server的,最后一个是把Dify的能力封装成mcp server 下面我们重点介绍下MCP SSE和mcp-server 首先我们在Dify的插件市场安装上述插件,然后开发一个mcp server package main import ( " :6274 启动我们的mcp server后,工具就可以发现我们的mcp server,然后就可以使用下 安装完 mcp sse插件之后,我们点击插件,在插件上可以配置我们的mcp server的地址 然后我们使用mcp客户端工具调用下测试。https://github.com/CherryHQ/cherry-studio V1.2.9 及以上版本以获得更稳定的 MCP 功能支持。

    71811编辑于 2026-03-18
  • 初识mcp

    MCP可以指代多个不同的概念,具体取决于上下文。以下是一些常见的含义: 1. MCP(Microcontroller Peripheral): 在电子和计算机工程中,指微控制器的外设。 2. MCP(Master Control Program): 在计算机科学中,指一种用于管理和控制计算机系统的程序。 3. MCP(Multi-Chip Package): 在半导体技术中,指多芯片封装技术,用于将多个芯片封装在一个封装内。 4. MCP(Minimum Control Point): 在项目管理中,指最低控制点,用于监控项目进度和质量。如果您有特定的上下文或领域,请提供更多信息,以便我能更准确地回答您的问题。

    85310编辑于 2025-07-12
  • 代码改完,如何自动跑回归测试?Codex + CueCast MCP 实战方案

    自动化测试工具CueCast最近支持了MCP和配套的cuecast-regressionSkill,把团队沉淀在CueCast里的测试资产直接开放给Agent。 测试用例可以直观沉淀,并持续复用Agent完成一次测试后,很多过程容易停留在一次对话里。 请直接按说明完成;需要APIToken或系统权限时再问我,完成后验证MCP连接。安装完成后,就可以在Codex中使用了。 如果靠开发手动列测试清单,容易遗漏测试场景。但结合Codex与CueCastMCP,我们可以把分析影响范围,以及后续的UI测试任务都自动化。 修复后再跑一遍测试,确认问题已经解决。补齐测试缺口未覆盖的测试缺口,一般有两种处理方式。一种是直接在CueCast里手动录制,把点击、输入和断言保存成新的测试用例,这样会更快,也不需要消耗Token。

    4000编辑于 2026-10-10
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