خادم JMeter MCP

خادم JMeter MCP

قم بأتمتة اختبارات الأداء والتقارير في JMeter مباشرة داخل تدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي وخطوط CI/CD باستخدام خادم JMeter MCP لـ FlowHunt.

ماذا يفعل خادم “JMeter” MCP؟

خادم JMeter MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) صُمم لربط Apache JMeter مع تدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي والعملاء المتوافقين تنفيذ اختبارات JMeter برمجيًا، تحليل النتائج، ودمج اختبارات الأداء مباشرة في خطوط تطوير البرمجيات المؤتمتة. من خلال توفير وظائف JMeter كأدوات وموارد، يسمح هذا الخادم للمطورين بأتمتة اختبارات التحميل، استرجاع التقارير، والتفاعل مع ملفات الاختبار بكل سلاسة. يسهل خادم JMeter MCP تدفقات العمل المتقدمة من خلال دعمه لتنفيذ الاختبارات بوضع الواجهة الرسومية وغير الرسومية، التقاط النتائج، وتوليد لوحات أداء شاملة، مما يبسط مهام هندسة الأداء في بيئات التطوير الحديثة المعززة بالذكاء الاصطناعي.

قائمة المطالبات

لا توجد قوالب مطالبات صريحة موثقة في المستودع.

قائمة الموارد

  • لوحة تقارير JMeter
    تتيح الوصول إلى لوحة تقارير JMeter التي يتم إنشاؤها بعد تنفيذ الاختبار.
  • إخراج التنفيذ
    تعيد سجل الإخراج أو نتائج تشغيل اختبار JMeter.
  • خطة اختبار نموذجية
    توفر خطة اختبار JMeter بصيغة .jmx كنموذج أو نقطة بداية.

قائمة الأدوات

  • تنفيذ اختبار JMeter (وضع غير رسومي)
    يشغّل اختبار JMeter في الوضع غير الرسومي، وهو مناسب للأتمتة والتكامل مع خطوط CI/CD.
  • تشغيل JMeter (الوضع الرسومي)
    يطلق تطبيق JMeter في وضع الواجهة الرسومية لإنشاء الاختبارات يدويًا أو تصحيحها.
  • توليد تقرير JMeter
    ينتج لوحة تقارير JMeter تلخص نتائج الأداء.
  • تحليل نتائج الاختبار
    يحلل ويستخرج نتائج أو ملفات الإخراج بحثًا عن رؤى.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • اختبار الأداء المؤتمت
    دمج تنفيذ اختبارات JMeter ضمن تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي وخطوط CI/CD لاختبار التحميل والأداء المستمر.
  • تحليل نتائج الأداء
    تحليل واسترجاع رؤى عملية من نتائج اختبارات JMeter بسرعة مباشرة عبر مساعدي الذكاء الاصطناعي.
  • تنفيذ اختبارات فورية
    تمكين المطورين أو وكلاء الذكاء الاصطناعي من تنفيذ اختبارات JMeter عند الطلب لخدمات أو نقاط نهاية جديدة.
  • توليد التقارير لفحص الجودة
    إنشاء وتوزيع لوحات الأداء تلقائيًا بعد كل دورة اختبار لمراجعات ضمان الجودة.
  • تنسيق اختبارات مدفوع بالذكاء الاصطناعي
    تمكين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من تنسيق سيناريوهات اختبار معقدة، تنفيذ اختبارات مجمعة، وإدارة إعدادات JMeter برمجيًا.

كيفية إعداده

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت Python وJMeter على جهازك.
  2. استنسخ أو نزّل مستودع jmeter-mcp-server.
  3. عدّل ملف إعدادات Windsurf لإضافة خادم JMeter MCP.
  4. أدرج مقطع JSON التالي في قسم mcpServers:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
  6. تحقق من أن الخادم يعمل وقابل للوصول من Windsurf.

Claude

  1. ثبّت المتطلبات المسبقة (Python، JMeter).
  2. نزّل خادم JMeter MCP وتأكد من أن main.py قابل للتنفيذ.
  3. حدّث إعدادات أدوات Claude لتشمل خادم MCP.
  4. أضِف إلى إعداداتك:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  5. أعد تشغيل Claude وتحقق من تكامل خادم MCP.

Cursor

  1. قم بإعداد Python وJMeter.
  2. نزّل أو استنسخ المستودع.
  3. ادخل إلى إعدادات Cursor وابحث عن إعدادات خادم MCP.
  4. أضِف:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  5. احفظ وأعد تشغيل Cursor.

Cline

  1. ثبّت Python وJMeter.
  2. احصل على ملفات خادم MCP وتأكد من تثبيت تبعيات Python.
  3. عدّل إعدادات Cline لتسجيل خادم MCP:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cline.

ملاحظة حول تأمين مفاتيح API:
يمكن استخدام متغيرات البيئة لتأمين البيانات الحساسة مثل مفاتيح API. مثال:

{
  "jmeter-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"],
    "env": {
      "JMETER_API_KEY": "${JMETER_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${JMETER_API_KEY}"
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

تدفق MCP في FlowHunt

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "jmeter-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “jmeter-mcp” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.


نظرة عامة

القسممتوفر؟التفاصيل/الملاحظات
نظرة عامةنظرة عامة من README.md
قائمة المطالباتلا توجد قوالب مطالبات موثقة
قائمة المواردالتقارير، الإخراج، خطة الاختبار النموذجية
قائمة الأدواتتنفيذ الاختبار، تشغيل GUI، توليد التقارير، التحليل
تأمين مفاتيح APIتم توفير مثال في قسم الإعداد
دعم أخذ العينات (أقل أهمية في التقييم)لا يوجد ذكر لدعم أخذ العينات

رأينا

خادم JMeter MCP مناسب جدًا للفرق التي ترغب في أتمتة اختبارات الأداء ودمج JMeter في تدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي. التوثيق يغطي الميزات والإعداد لمنصات متعددة، رغم أنه يفتقر إلى قوالب المطالبات الصريحة ودعم مفصل لأخذ العينات/الجذور. عرض الأدوات والموارد قوي لمهام هندسة الأداء.

درجة MCP

هل يوجد ملف ترخيص (LICENSE)⛔ (لم يتم العثور على ملف ترخيص)
يحتوي على أداة واحدة على الأقل
عدد الاستنساخات (Forks)7
عدد النجوم (Stars)27

التقييم: 6/10
يوفر الخادم وظائف MCP الأساسية وتعليمات إعداد واضحة لكنه يفتقر إلى قوالب المطالبات الموثقة، الترخيص (LICENSE)، والدعم الصريح لأخذ العينات/الجذور، مما يجعله بحاجة لبعض التحسين ليكون أكثر جاهزية للإنتاج وملاءمة للمصادر المفتوحة.

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم JMeter MCP؟

خادم JMeter MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يتيح إمكانيات اختبار Apache JMeter لمساعدي الذكاء الاصطناعي والعملاء المتوافقين، مما يمكّن من إجراء اختبارات الأداء وتوليد التقارير والتحليل بشكل تلقائي وبرمجي.

ما الموارد والأدوات التي يوفرها؟

يمنحك الوصول إلى لوحة تقارير JMeter، سجلات إخراج التنفيذ، خطط اختبار نموذجية، وأدوات لتشغيل الاختبارات (في وضعي الواجهة الرسومية وغير الرسومية)، إنشاء التقارير، وتحليل النتائج.

كيف يمكنني دمج خادم JMeter MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بي؟

أضِف مكون MCP إلى تدفق FlowHunt الخاص بك، وافتح لوحة الإعدادات، ووفّر تفاصيل خادم MCP باستخدام تنسيق JSON المحدد. يسمح ذلك لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك بالوصول إلى أدوات وموارد JMeter ضمن تدفق العمل لديك.

هل يدعم خادم JMeter MCP تنفيذ الاختبارات تلقائيًا أو عند الطلب؟

نعم، فهو يدعم كلاً من اختبارات الأداء المؤتمتة ضمن خطوط CI/CD والتنفيذ الفوري للاختبارات عند الطلب، مما يجعله مرنًا لمختلف حالات استخدام الهندسة وضمان الجودة.

كيف يتم تأمين مفاتيح API أو المعلومات الحساسة؟

يمكنك استخدام متغيرات البيئة في إعدادات خادم MCP الخاص بك لتوفير مفاتيح API والبيانات الحساسة بشكل آمن، مما يمنع ظهورها في الملفات الخاضعة لإدارة الإصدارات.

ما هي بعض حالات الاستخدام النموذجية؟

اختبار التحميل المؤتمت في خطوط تطوير البرمجيات، التحليل السريع لنتائج الأداء، تنفيذ اختبارات فورية لخدمات جديدة، إنشاء تقارير تلقائية لفحص الجودة، وتنسيق سيناريوهات اختبار معقدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

ما هي القيود؟

حتى الآن، يفتقر خادم JMeter MCP إلى قوالب مطالبات صريحة وملف ترخيص (LICENSE)، كما لم يتم توثيق دعم أخذ العينات/الجذور.

ادمج JMeter مع تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

بسّط هندسة الأداء من خلال ربط JMeter بـ FlowHunt وأتمتة تنفيذ الاختبارات، تحليل النتائج، والتقارير.

اعرف المزيد

تكامل خادم Metoro MCP
تكامل خادم Metoro MCP

تكامل خادم Metoro MCP

يعمل خادم Metoro MCP كحلقة وصل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الخارجية وواجهات البرمجة والتطبيقات، مما يمكّن مستخدمي FlowHunt من أتمتة تدفق العمل، و...

3 دقيقة قراءة
AI MCP +4
تكامل خادم Zoom MCP
تكامل خادم Zoom MCP

تكامل خادم Zoom MCP

يتيح خادم Zoom MCP إدارة اجتماعات Zoom المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بسهولة داخل FlowHunt وغيرها من منصات الذكاء الاصطناعي. يسمح بجدولة وتحديث واسترجاع وحذف اجتماع...

4 دقيقة قراءة
AI MCP +4
خادم MCP التفاعلي interactive-mcp
خادم MCP التفاعلي interactive-mcp

خادم MCP التفاعلي interactive-mcp

يتيح خادم MCP التفاعلي interactive-mcp تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بسلاسة ووجود الإنسان في الحلقة من خلال ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بالمستخدمين والأنظمة الخارج...

4 دقيقة قراءة
AI MCP Server +4