JMeter MCP Server

Was macht der „JMeter“ MCP Server?

Der JMeter MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der Apache JMeter mit KI-gesteuerten Workflows verbindet. Er ermöglicht es KI-Assistenten und kompatiblen Clients, JMeter-Tests programmatisch auszuführen, Testergebnisse zu analysieren und Performance-Tests direkt in automatisierte Entwicklungspipelines zu integrieren. Indem JMeters Funktionen als Tools und Ressourcen bereitgestellt werden, können Entwickler Lasttests automatisieren, Berichte abrufen und mit Testartefakten nahtlos interagieren. Der JMeter MCP Server unterstützt sowohl GUI- als auch Non-GUI-Testdurchführungen, erfasst Ausgaben und erzeugt umfassende Performance-Dashboards. So werden Performance-Engineering-Aufgaben in modernen, KI-gestützten Entwicklungsumgebungen deutlich effizienter.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

• JMeter Report Dashboard
  Ermöglicht den Zugriff auf das generierte JMeter-Report-Dashboard nach der Testausführung.
• Execution Output
  Liefert das Ausführungsprotokoll oder die Ergebnisse eines JMeter-Tests.
• Sample Test Plan
  Stellt einen Beispiel-JMeter-.jmx-Testplan als Vorlage oder Ausgangspunkt bereit.

Liste der Tools

• Execute JMeter Test (Non-GUI Mode)
  Führt einen JMeter-Test im Non-GUI-Modus aus – ideal für Automatisierung und CI/CD.
• Launch JMeter (GUI Mode)
  Startet die JMeter-Anwendung im GUI-Modus für manuelle Testentwicklung oder Debugging.
• Generate JMeter Report
  Erstellt ein JMeter-Report-Dashboard mit einer Zusammenfassung der Testergebnisse.
• Analyze Test Results
  Parst und analysiert Ausgabedateien oder Protokolle für Erkenntnisse.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisiertes Performance-Testing
  Integrieren Sie JMeter-Testdurchführungen in KI-Workflows und CI/CD-Pipelines für kontinuierliche Last- und Performance-Tests.
• Analyse von Performance-Ergebnissen
  Analysieren und erhalten Sie verwertbare Erkenntnisse aus JMeter-Testergebnissen direkt über KI-Assistenten.
• Ad-hoc-Testausführung
  Ermöglichen Sie Entwicklern oder KI-Agenten, spontan JMeter-Tests für neue Services oder Endpunkte zu starten.
• Berichtserstellung für die QA
  Lassen Sie nach jedem Testzyklus automatisch Performance-Dashboards für die Qualitätskontrolle erstellen und verteilen.
• KI-gesteuerte Testorchestrierung
  Lassen Sie LLMs komplexe Testszenarien koordinieren, Batch-Tests ausführen und JMeter-Konfigurationen programmatisch verwalten.

So richten Sie ihn ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python und JMeter auf Ihrem System installiert sind.
2. Klonen oder laden Sie das Repository jmeter-mcp-server herunter.
3. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei und fügen Sie den JMeter MCP Server hinzu.
4. Fügen Sie diesen JSON-Schnipsel im Bereich mcpServers hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Vergewissern Sie sich, dass der Server läuft und von Windsurf erreichbar ist.

Claude

1. Installieren Sie die erforderlichen Komponenten (Python, JMeter).
2. Laden Sie den JMeter MCP Server herunter und stellen Sie sicher, dass main.py ausführbar ist.
3. Aktualisieren Sie die Claude-Tool-Konfiguration, damit der MCP Server eingebunden ist.
4. Fügen Sie in Ihrer Konfiguration hinzu:

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

5. Starten Sie Claude neu und prüfen Sie die Integration des MCP Servers.

Cursor

1. Richten Sie Python und JMeter ein.
2. Klonen oder laden Sie das Repository herunter.
3. Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen und suchen Sie die MCP-Server-Konfiguration.
4. Fügen Sie hinzu:

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

5. Speichern und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Installieren Sie Python und JMeter.
2. Beschaffen Sie die MCP-Serverdateien und stellen Sie sicher, dass alle Python-Abhängigkeiten installiert sind.
3. Bearbeiten Sie die Cline-Konfiguration, um den MCP Server zu registrieren:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.

Hinweis zur Absicherung von API-Keys:
Um sensible Daten wie API-Keys sicher zu speichern, können Umgebungsvariablen verwendet werden. Beispiel:

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

Wie Sie diesen MCP in Flows nutzen

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “jmeter-mcp” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Der JMeter MCP Server eignet sich bestens für Teams, die Performance-Tests automatisieren und JMeter in KI-gestützte Workflows integrieren möchten. Die Dokumentation beschreibt die Funktionen und die Einrichtung für verschiedene Plattformen, allerdings fehlen explizite Prompt-Vorlagen und detaillierter Sampling-/Root-Support. Die Bereitstellung von Tools und Ressourcen ist für Performance-Engineering-Aufgaben jedoch sehr robust.

MCP Score

Bewertung: 6/10
Der Server bietet grundlegende MCP-Funktionalität und eine klare Einrichtungsanleitung, es fehlen jedoch dokumentierte Prompt-Vorlagen, eine LICENSE und expliziter Sampling-/Root-Support. Damit wäre er produktionsreifer und offener für die Community.