Servidor Debugg AI MCP

¿Qué hace el servidor “Debugg AI” MCP?

El servidor Debugg AI MCP es un servidor de automatización de navegador y pruebas de extremo a extremo (E2E) impulsado por IA, construido alrededor del Model Context Protocol (MCP). Permite a asistentes y agentes de IA automatizar pruebas de UI, simular el comportamiento del usuario y analizar la salida visual de aplicaciones web en ejecución usando comandos en lenguaje natural o herramientas CLI. Este servidor elimina la necesidad de configurar manualmente frameworks de pruebas como Playwright o proxies de navegador, ofreciendo una solución totalmente remota y gestionada, que se integra perfectamente con entornos de desarrollo locales o remotos mediante túneles seguros. Los desarrolladores pueden activar pruebas de UI basadas en historias de usuario, rastrear resultados históricos e incorporar estos flujos de trabajo en pipelines CI/CD, mejorando la productividad y la fiabilidad en el desarrollo de software.

Lista de Prompts

No se proporciona información sobre plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• debugg_ai_test_page_changes
  Permite activar pruebas de UI basadas en historias de usuario o descripciones en lenguaje natural. Esta herramienta automatiza acciones de navegador y flujos de pruebas E2E, informando el progreso y los resultados al usuario.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Pruebas automatizadas de UI
  Ejecute instantáneamente pruebas de UI de extremo a extremo en aplicaciones web utilizando descripciones en lenguaje natural, reduciendo la necesidad de scripting manual.
• Integración con aplicaciones web en localhost
  Pruebe aplicaciones de desarrollo que se ejecutan en cualquier puerto localhost, simulando interacciones y flujos de usuario reales sin configuración adicional.
• Integración Continua/Despliegue Continuo (CI/CD)
  Integre pruebas E2E automatizadas en pipelines CI/CD, asegurando que los nuevos cambios de código sean validados antes del despliegue.
• Análisis de salida visual
  Analice cambios visuales y regresiones de UI automáticamente como parte del flujo de pruebas.
• Seguimiento histórico de pruebas
  Acceda y revise todos los resultados de pruebas anteriores en el panel de Debugg.AI para auditoría y mejora.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrese de que los prerrequisitos como Node.js estén instalados.
2. Abra su archivo de configuración de Windsurf.
3. Añada el servidor Debugg AI MCP a su lista de servidores MCP usando el siguiente fragmento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "debugg-ai-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@debugg-ai/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarde la configuración y reinicie Windsurf.
5. Verifique que el servidor esté funcionando y sea accesible.

Claude

1. Instale Node.js si aún no está presente.
2. Localice la sección de configuración MCP de Claude.
3. Agregue el servidor Debugg AI MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "debugg-ai-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@debugg-ai/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarde los cambios y reinicie Claude.
5. Confirme la integración del servidor verificando la disponibilidad de herramientas MCP.

Cursor

1. Configure Node.js en su sistema.
2. Edite el archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Inserte la entrada del servidor:

   {
     "mcpServers": {
       "debugg-ai-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@debugg-ai/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarde y recargue Cursor.
5. Revise el registro de herramientas para los recursos del servidor Debugg AI.

Cline

1. Asegúrese de que Node.js esté instalado.
2. Abra el archivo de configuración MCP de Cline.
3. Agregue la siguiente configuración:

   {
     "mcpServers": {
       "debugg-ai-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@debugg-ai/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarde el archivo y reinicie Cline.
5. Valide la disponibilidad del servidor.

Protección de claves API

Para proteger sus claves API, utilice variables de entorno en su configuración:

{
  "mcpServers": {
    "debugg-ai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@debugg-ai/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "DEBUGG_AI_API_KEY": "${DEBUGG_AI_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${DEBUGG_AI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en su flujo de trabajo de FlowHunt, comience añadiendo el componente MCP a su flujo y conectándolo a su agente IA:

Haga clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserte los detalles de su servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerde cambiar “debugg-ai-mcp” por el nombre real y sustituir la URL por la de su servidor MCP.

Resumen

Un servidor MCP sólido para pruebas E2E impulsadas por IA, pero la falta de plantillas de prompt documentadas y recursos explícitos limita su extensibilidad para flujos de trabajo avanzados basados en MCP. Las herramientas y la configuración son sencillas y cubren los casos esenciales de automatización. Puntuación: 6/10.

Puntuación MCP