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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 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。 用Agent编排能力 定义测试场景DSL: 场景:跨端购物流程测试 步骤1:在移动端下单(商品ID:12345) 步骤2:等待订单生成 步骤3:在PC端验证订单状态 步骤4:在小程序端申请退款 步骤5:
50210编辑于 2026-04-15- 来自专栏菩提树下的杨过
spring-ai 学习系列(5)-MCP(webflux sse)
前面学习了stdio模式的MCP使用，可以看到这种方式局限性比较大，mcp host/mcp client/mcp server通常要在同1台机器上，使用进程间通讯。 </artifactId> 4 <version>1.0.0</version> 5 </dependency> MCP Server的代码相对stdio模式而言，完全不用改！ 1 { 2 "method": "initialize", 3 "params": { 4 "protocolVersion": "2025-03-26", 5 请求 notifications/initialized { "method": "notifications/initialized", "jsonrpc": "2.0" } 第4/5/ "id": 4 } 第9次post请求 prompts/list { "method": "prompts/list", "jsonrpc": "2.0", "id": 5
1.6K20编辑于 2025-08-22 5分钟杀入MCP生态，我是如何构建MCP Bone这个产品的
在《醒醒吧，查看了300+ MCP Server之后，我认为这个生态要祛魅了，MCP就是个残次协议》一文中，我数落了MCP生态的一些不足，以及抨击了媒体过分吹捧MCP的现象。 开发者可以在MCP Bone的页面上，以简单的方式，注册自己的应用可能涉及的MCP Server，这些MCP Server会运行在云端，随后，开发者可以通过传统的Restful接口形式，从MCP Bone 通过这种开发方式的设计，MCP Bone让开发者完全不需要自己去构建和部署MCP服务器，就可以让自己的在线应用接入MCP生态。 如果对于新手开发者来说，他不知道MCP协议的具体实施过程，但是想将MCP生态众多MCP Server所提供的功能集成到自己的应用中，MCP Bone正好可以满足他。 如果要自己接入MCP生态，在完成MCP的基础设施建设后，通过遍历MCP Server，拿到inputSchema来构造tools是可行的，前提是整个MCP在你的LLM应用中跑起来。
48210编辑于 2025-12-29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。 非windows平台用另外一个sql C:\Users\user>D:\instantclient_23_5\sqlcl\bin\sql.exe xxg/xxg@10.60.143.28/xxg WARNING called by org.fusesource.jansi.internal.JansiLoader in an unnamed module (file:/D:/instantclient_23_5/ （但是这其实是一个隐藏问题） 配置的格式这样 { “mcpServers”: { “SQLcl”: { “command”: “D:/instantclient_23_5/sqlcl/bin/sql.exe ”, “args”: [ “-mcp”, “xxg/xxg@10.60.143.28/xxg” ], “disabled”: false, “timeout”: 300 } } } 对比一下其实就是/
38610编辑于 2026-06-25- 来自专栏喔家ArchiSelf
MCP来了，让我们用它来自动化测试吧
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。 这不仅大幅降低了测试脚本的编写门槛，也提升了测试的灵活性、可维护性和执行效率，为智能化测试自动化开辟了全新路径。 5.
4.6K10编辑于 2025-10-11 - 来自专栏WorkBuddy
MCP
核心类比 类比说明USB-C 接口MCP 是 AI 应用的"通用接口"，任何支持 MCP 的客户端都能接入任何 MCP 服务器插件协议类似浏览器插件、VSCode 扩展的协议层，但专为 协议（初版） 2025-06 社区月度新增 MCP 服务器从 135 个激增至 5,069 个 2025-09 MCP Registry 发布预览版 2025-11 MCP 正式移交 & 通信快速增长 激增Slack、Notion、Linear、Discord创意 & 媒体<5%新兴Spotify MCP、Midjourney Prompt MCP7.2 工具质量分级 等级占比特征建议生产级~10-15%代码规范、文档完善、有测试用例、活跃维护、提供 Docker 镜像✅ 优先选择可用工具~45%结构清晰、有基础文档、偶有更新✅ 主流选择，可能需要微调玩具/实验性~40% ① 检查双方 protocolVersion ② 查看服务器日志 ③ 用 README 中的最简单示例测试服务器启动失败，提示端口已被占用默认端口（3000/8080 等）被其他进程占用通过启动参数（如
86510编辑于 2026-06-05 - 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
MCP Server 最小实现（Hello MCP）
3.5.1 运行 MCP Server 代码示例：运行 MCP Server # 保存代码为 mcp_server.py # 运行服务器 python mcp_server.py 3.5.2 测试能力协商 支持 安全性 可控 依赖第三方 成本 免费 按使用付费 可扩展性 高 有限 实时通信 支持 有限支持 多模型支持 支持 仅支持 OpenAI 模型 5. 测试环境：最小实现可以作为测试环境，用于测试 MCP Client 和工具集成。 5.2 潜在风险 安全风险：最小实现缺乏完整的认证授权机制，在生产环境中使用可能导致安全漏洞。 AI 辅助开发：AI 工具将用于辅助 MCP Server 的开发，包括代码生成、测试和优化。 < Received: Hello MCP 7.2.3 Postman Postman 是一个图形化的 API 测试工具，支持 HTTP 和 WebSocket 测试。
1.7K40编辑于 2026-01-07 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载5）
这个值不应该超过5。 ØPage Faults。 处理器页面错误计数。这个值大说明操作系统向内存读取错误数据过多。 •Physical disk。 Ø%Disk Time。 表3-3 磁盘的I/O数的计算方法 RAID类型计算方法RAID0(Reads+Writes)/Number of DisksRAID1(Reads+2×Writes)/2RAID5(Reads+4× 如果这个值持续增长或者性能测试终止后这个值仍旧不降，说明发生了内存泄露。 5．网络 •Network interface。 Ø Bytestotal/sec。
1.3K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏用户1337634的专栏
JMeter5性能测试
本文介绍一下如何使用JMeter5完成性能测试 最简单执行计划 创建计划 添加Thread Group TestPlan -> Add -> Threads(Users) -> Thread Group 测试结果 ---- 高级功能 读取文件 上面的测试，每次发送的URL请求都是同一个，可能因为缓存等原因导致性能数据偏差。 可以使用读取CSV文件的方式，对每个请求构造不同的请求。 参数读取规则 配置完成后，可以在一次执行计划中根据CSV文件中配置的参数，构造不同的请求 NoGui 不要使用GUI界面进行性能测试 不要使用GUI界面进行性能测试 不要使用GUI界面进行性能测试 如果要执行性能测试，需要使用命令行模式，如下： . /jmeter -n -t ~/process.jmx -l result.jtl -n: No Gui模式 -t: 指定配置文件 -l: 指定测试结果文件 性能测试结果 在No Gui模式下生成的性能测试结果
1.6K20发布于 2019-03-27 - 来自专栏dongfanger
JUnit5的条件测试、嵌套测试、重复测试
条件测试 JUnit5支持条件注解，根据布尔值判断是否执行测试。 如果定义在测试类外部，那么需要是static方法。 内置条件 JUnit5的org.junit.jupiter.api.condition包中内置了一些条件注解。 借助于Java嵌套类的语法，JUnit5可以通过@Nested注解，实现嵌套测试，示例： import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals └─ Wiederholung 5 von 5 ✔ 小结 本文分别对JUnit5的条件测试、嵌套测试、重复测试进行了介绍，它们可以使得测试更加灵活和富有层次。 除了这些，JUnit5还支持另一个重要且常见的测试：参数化测试。
2.5K20发布于 2021-07-16 - 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（5）——性能测试
本次测试使用上篇“二、用例测试”的环境。BenchmarkSQL基准测试属于压测，为尽量减小复制延迟，将两个从库的刷盘参数设置为0，并开启组提交与多线程复制。 直连主库 首先不通过Proxy，直连主库进行基准测试，用以结果数据对比。 准备测试数据，创建16张表，每张表一百万条数据。 ，预热一分钟，压测5分钟，每秒输出一行报告。 sbtest4 | sysbench_ds | | sbtest3 | sysbench_ds | | sbtest6 | sysbench_ds | | sbtest5 准备测试数据，建一个测试表，插入一千六百万行。按照规则，会在四个数据源中使用hash_mod算法平均自动分成16个分表，每个数据源4个分表，每个分表近似一百万数据。
1.8K21编辑于 2022-06-05 - 来自专栏世荣的博客
渗透测试笔记-5
执行一个外部的应用程序的输入并显示输出的结果 2.exec()：执行一个外部的应用程序，但不显示输出的结果 3.passthru()：执行一个系统命令并显示原始的输出 4.shell_exec()：执行shell命令并返回输出的结果的字符串 5. 7.0之后的demo: 3.call_user_func()：回调函数，可以使用is_callable查看是否可以进行调用 4.call_user_fuc_array()：回调函数，参数为数组 5.create_function ()：创建匿名函数 5.preg_replace()：当php版本小于7时，当为 /e 时代码会执行 6.array_map()：为数组的每个元素应用回调函数 7.array_filter()：依次将
59820编辑于 2022-03-18 - 来自专栏自学测试之道
H5专项测试
前言 随着Html5的流行，现在很多业务场景使用H5页面来承载，使活动类、运营类的业务功能更便捷在微信、Native端部署，所以H5方面的测试也变得越来越重要。 ? H5业务测试流程图 一、H5测试基本点 1. ； 8.数据埋点 用于BI的数据埋点 二、常用工具 工欲善其事，必先利其器，在做H5前端性能测试之前，选择合适的工具能让我们的测试工作事半功倍。 在我们做H5前端性能测试的时候，个人觉得只要不修改包，不对H5调试，就可以放弃使用这类工具，不是工具不好，而是大材小用（杀鸡焉用牛刀？？是吧！）。 我们可以快捷的测试出H5前端性能中数据，视图，并给出一定程度的优化建议。 ? 工具对比列表 工具使用详情请参考【H5前端性能测试快速入门】
2.1K42发布于 2019-09-29 - 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 开源 AI 日报 06.19：智谱 GLM-5 上榜，代码智能 MCP 跳升 5 位
」#2） → DeusData/codebase-memory-mcp 跃升 5 位登顶 AI 榜，单文件二进制 + 毫秒级代码知识图谱（详见「开源新星」#1） → BuilderIO/agent-native DeusData/codebase-memory-mcp · ⭐ 7.7k · C · 排名升 5 位 把代码库索引为持久知识图谱、毫秒级响应代码结构查询的 MCP 服务。 要点：纯 C 实现的代码智能服务器；走 MCP 协议可被 Claude Code / Cursor / Continue 等直接调用；适合本地大仓代码检索场景。 2. zai-org/GLM-5 · ⭐ 4.4k · Unknown · 排名 -4（仍居 Top 10） 智谱面向复杂系统工程与长程代理任务的开源大模型系列。 支持以库、HTTP 代理或 MCP server 三种形态接入。 要点：在 LLM 调用链路上「截流」token；README 数据声称 RAG / 工具输出场景下 60–95% 节省。
70800编辑于 2026-06-24- 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。 U9SP8lQlbDZ9hi6g4vkTUfM559izqnQ/Qj1k74GTEzuatneNFBR9ri0wpQYe3n4ZJCBGVZXWPLcQbUoq1sBUqTBwCBcVr2eiS7PjNJJRr6lYF4jT1z3M5U8sDKGnHy
73810编辑于 2026-03-02 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
腾讯云开发者
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