Servidor MCP de JMeter

¿Qué hace el Servidor MCP de “JMeter”?

El Servidor MCP de JMeter es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar Apache JMeter con flujos de trabajo impulsados por IA. Permite que asistentes de IA y clientes compatibles ejecuten pruebas de JMeter de forma programática, analicen los resultados y integren las pruebas de rendimiento directamente en pipelines de desarrollo automatizados. Al exponer la funcionalidad de JMeter como herramientas y recursos, este servidor permite a los desarrolladores automatizar pruebas de carga, recuperar informes e interactuar con artefactos de prueba de manera fluida. El Servidor MCP de JMeter facilita flujos de trabajo mejorados al admitir ejecuciones de pruebas tanto en modo GUI como no-GUI, capturar salidas y generar paneles de rendimiento completos, agilizando así las tareas de ingeniería de rendimiento en entornos modernos potenciados por IA.

Lista de Prompts

No se documentan plantillas de prompts explícitas en el repositorio.

Lista de Recursos

• Panel de Informes de JMeter
  Proporciona acceso al panel de informes generado por JMeter después de la ejecución de la prueba.
• Salida de Ejecución
  Devuelve el registro de salida o los resultados de la ejecución de una prueba JMeter.
• Plan de Prueba de Ejemplo
  Ofrece un archivo de ejemplo .jmx de JMeter como plantilla o punto de partida.

Lista de Herramientas

• Ejecutar Prueba de JMeter (Modo no-GUI)
  Ejecuta una prueba de JMeter en modo no-GUI, adecuado para automatización e integraciones CI/CD.
• Lanzar JMeter (Modo GUI)
  Inicia la aplicación JMeter en modo GUI para la creación manual de pruebas o depuración.
• Generar Informe de JMeter
  Produce un panel de informes de JMeter que resume los resultados de rendimiento.
• Analizar Resultados de Pruebas
  Analiza y procesa registros de salida o archivos de resultados para obtener información.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Pruebas de Rendimiento Automatizadas
  Integra la ejecución de pruebas de JMeter en flujos de IA y pipelines CI/CD para pruebas continuas de carga y rendimiento.
• Análisis de Resultados de Rendimiento
  Analiza rápidamente y obtiene información accionable de los resultados de pruebas de JMeter directamente mediante asistentes de IA.
• Ejecución de Pruebas al Instante
  Permite a desarrolladores o agentes de IA desencadenar pruebas JMeter ad-hoc para nuevos servicios o endpoints.
• Generación de Informes para QA
  Genera y distribuye automáticamente paneles de rendimiento tras cada ciclo de pruebas para revisiones de calidad.
• Orquestación de Pruebas Impulsada por IA
  Permite a los LLM coordinar escenarios de pruebas complejos, ejecutar pruebas por lotes y gestionar configuraciones de JMeter de forma programática.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Python y JMeter estén instalados en tu sistema.
2. Clona o descarga el repositorio jmeter-mcp-server.
3. Edita tu archivo de configuración de Windsurf para añadir el servidor MCP de JMeter.
4. Inserta el siguiente fragmento JSON en la sección mcpServers:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y sea accesible desde Windsurf.

Claude

1. Instala los prerrequisitos (Python, JMeter).
2. Descarga el servidor MCP de JMeter y asegúrate de que main.py sea ejecutable.
3. Actualiza la configuración de herramientas de Claude para incluir el servidor MCP.
4. Añade a tu configuración:

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

5. Reinicia Claude y comprueba la integración del servidor MCP.

Cursor

1. Configura Python y JMeter.
2. Descarga o clona el repositorio.
3. Accede a la configuración de Cursor y localiza la configuración del servidor MCP.
4. Añade:

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

5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Instala Python y JMeter.
2. Obtén los archivos del servidor MCP y asegura las dependencias de Python.
3. Edita la configuración de Cline para registrar el servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cline.

Nota sobre la protección de claves API:
Se pueden utilizar variables de entorno para proteger datos sensibles como claves API. Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

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

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

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “jmeter-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MCP de JMeter es ideal para equipos que buscan automatizar pruebas de rendimiento e integrar JMeter en flujos de trabajo potenciados por IA. La documentación cubre las características y configuración en varias plataformas, aunque carece de plantillas de prompts explícitas y de soporte detallado para sampling/root. Su exposición de herramientas y recursos es robusta para tareas de ingeniería de rendimiento.

Puntuación MCP

Calificación: 6/10
El servidor proporciona funcionalidad MCP básica y una guía de configuración clara, pero carece de plantillas de prompts documentadas, LICENSE y soporte explícito para sampling/roots, lo que le restaría preparación para producción y apertura como proyecto open-source.