JMeter MCP Server

Hvad laver “JMeter” MCP Server?

JMeter MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at forbinde Apache JMeter med AI-drevne workflows. Den gør det muligt for AI-assistenter og kompatible klienter at køre JMeter-tests programmæssigt, analysere testresultater og integrere performance tests direkte i automatiserede udviklingspipelines. Ved at eksponere JMeters funktionalitet som værktøjer og ressourcer gør denne server det muligt for udviklere at automatisere load tests, hente rapporter og interagere problemfrit med testartefakter. JMeter MCP Server understøtter både GUI- og non-GUI-testkørsler, opfanger outputs og genererer omfattende performance dashboards, hvilket effektiviserer performance engineering-opgaver i moderne AI-forstærkede udviklingsmiljøer.

Liste over prompts

Der er ingen eksplicitte promptskabeloner dokumenteret i repoet.

Liste over ressourcer

• JMeter Report Dashboard
  Giver adgang til det genererede JMeter rapport-dashboard efter testkørsel.
• Kørselsoutput
  Returnerer output-log eller resultater fra en JMeter-test.
• Eksempel-testplan
  Tilbyder et eksempel på JMeter .jmx testplan som skabelon eller udgangspunkt.

Liste over værktøjer

• Kør JMeter-test (Non-GUI-tilstand)
  Kører en JMeter-test i non-GUI-tilstand, hvilket egner sig til automatisering og CI/CD-integration.
• Start JMeter (GUI-tilstand)
  Starter JMeter-applikationen i GUI-tilstand til manuel testoprettelse eller fejlfinding.
• Generér JMeter-rapport
  Producerer et JMeter rapport-dashboard, der opsummerer performance-resultater.
• Analysér testresultater
  Parser og analyserer output-logs eller resultatfiler for indsigt.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret performance testing
  Integrér JMeter-testkørsler i AI-workflows og CI/CD-pipelines for kontinuerlig load- og performance testing.
• Analyse af performance-resultater
  Analysér hurtigt og få handlingsrettet indsigt fra JMeter-testresultater direkte via AI-assistenter.
• Ad hoc testkørsler
  Gør det muligt for udviklere eller AI-agenter at udløse spontane JMeter-tests for nye tjenester eller endpoints.
• Rapportgenerering til QA
  Generér og distribuer automatisk performance dashboards efter hver testcyklus til QA-gennemgang.
• AI-drevet testorkestrering
  Giv LLM’er mulighed for at koordinere komplekse testscenarier, køre batch-tests og programmæssigt styre JMeter-konfigurationer.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at Python og JMeter er installeret på systemet.
2. Klon eller download jmeter-mcp-server-repoet.
3. Redigér din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje JMeter MCP-serveren.
4. Indsæt følgende JSON-stykke i mcpServers-sektionen:

   {
     "jmeter-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["main.py"]
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Bekræft at serveren kører og er tilgængelig fra Windsurf.

Claude

1. Installer forudsætninger (Python, JMeter).
2. Download JMeter MCP serveren og sørg for at main.py kan køres.
3. Opdatér din Claude-værktøjskonfiguration til at inkludere MCP-serveren.
4. Tilføj til din konfiguration:

   {
     "jmeter-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["main.py"]
     }
   }
   

5. Genstart Claude og tjek for MCP-serverintegration.

Cursor

1. Opsæt Python og JMeter.
2. Download eller klon repoet.
3. Gå til Cursor-indstillinger og find MCP-serverkonfigurationen.
4. Tilføj:

   {
     "jmeter-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["main.py"]
     }
   }
   

5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Installer Python og JMeter.
2. Hent MCP-serverfilerne og sørg for at Python-afhængigheder er installeret.
3. Redigér Cline-konfigurationen for at registrere MCP-serveren:

   {
     "jmeter-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["main.py"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline.

Bemærk om sikring af API-nøgler:
Miljøvariabler kan bruges til at sikre følsomme data som API-nøgler. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “jmeter-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

JMeter MCP Server egner sig godt til teams, der ønsker at automatisere performance testing og integrere JMeter i AI-drevne workflows. Dokumentationen dækker funktioner og opsætning på tværs af platforme, men mangler eksplicitte promptskabeloner og detaljeret sampling/root-support. Serverens værktøjs- og ressourceeksponering er solid til performance engineering-opgaver.

MCP Score

Bedømmelse: 6/10
Serveren leverer kerne-MCP-funktionalitet og klar opsætningsvejledning, men mangler dokumenterede promptskabeloner, LICENSE og eksplicit sampling/roots-understøttelse, som ville gøre den mere produktionsklar og open source-venlig.