JMeter MCP Server

Mitä “JMeter” MCP Server tekee?

JMeter MCP Server on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka yhdistää Apache JMeterin tekoälypohjaisiin työnkulkuihin. Se mahdollistaa AI-avustajien ja yhteensopivien asiakkaiden suorittaa JMeter-testejä ohjelmallisesti, analysoida testituloksia ja integroida suorituskykytestauksen suoraan automatisoituihin kehitysputkiin. Paljastamalla JMeterin toiminnallisuuden työkaluina ja resursseina tämä palvelin mahdollistaa kehittäjille kuormitustestauksen automatisoinnin, raporttien hakemisen ja testiaineistojen käsittelyn saumattomasti. JMeter MCP Server tukee sekä GUI- että ei-GUI-testausten suorittamista, tallentaa tulosteet ja luo kattavat suorituskykytaulukot, tehostaen suorituskykyinsinöörityötä moderneissa AI-tehostetuissa kehitysympäristöissä.

Kehotepohjalistaus

Repositoryssa ei ole dokumentoituja kehotepohjia.

Resurssilistaus

• JMeter Report Dashboard
  Tarjoaa pääsyn luotuun JMeter-raporttitaulukkoon testin suorituksen jälkeen.
• Suorituksen tuloste
  Palauttaa JMeter-testin ajon lokitiedoston tai tulokset.
• Esimerkkitestisuunnitelma
  Tarjoaa esimerkin JMeter .jmx -testisuunnitelmasta pohjaksi.

Työkalulistaus

• Suorita JMeter-testi (ei-GUI-tila)
  Ajaa JMeter-testin ei-GUI-tilassa, sopii automaatioon ja CI/CD-integraatioihin.
• Käynnistä JMeter (GUI-tila)
  Käynnistää JMeter-sovelluksen GUI-tilassa manuaalista testinluontia tai virheenjäljitystä varten.
• Luo JMeter-raportti
  Tuottaa JMeter-raporttitaulukon, joka kokoaa suorituskykytulokset.
• Analysoi testitulokset
  Parsii ja analysoi lokitiedostoja tai tulostiedostoja syvempää ymmärrystä varten.

Palvelimen käyttötapaukset

• Automaattinen suorituskykytestaus
  Integroidaan JMeter-testin suorittaminen AI-työnkulkuihin ja CI/CD-putkiin jatkuvaa kuormitus- ja suorituskykytestausta varten.
• Suorituskykytulosten analysointi
  Analysoi ja hae nopeasti käyttökelpoista tietoa JMeter-testien tuloksista suoraan AI-avustajien kautta.
• Ad-hoc testien suoritus
  Mahdollistaa kehittäjien tai AI-agenttien ajamaan spontaaneja JMeter-testejä uusille palveluille tai päätepisteille.
• Raporttien luonti QA:lle
  Luo ja jaa suorituskykytaulukot automaattisesti jokaisen testikierroksen jälkeen QA-tarkistuksia varten.
• Tekoälyvetoinen testien orkestrointi
  Mahdollistaa LLM-mallien koordinoida monimutkaisia testiskenaarioita, ajaa sarjatestejä ja hallita JMeter-konfiguraatioita ohjelmallisesti.

Miten se otetaan käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Python ja JMeter ovat asennettu järjestelmääsi.
2. Kloonaa tai lataa jmeter-mcp-server-repository.
3. Muokkaa Windsurf-konfiguraatiotiedostoa lisätäksesi JMeter MCP -palvelin.
4. Lisää seuraava JSON-pätkä mcpServers-osioon:

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

5. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
6. Varmista, että palvelin on käynnissä ja tavoitettavissa Windurfista.

Claude

1. Asenna tarvittavat riippuvuudet (Python, JMeter).
2. Lataa JMeter MCP -serveri ja varmista, että main.py on suoritettava.
3. Päivitä Claude-työkalun konfiguraatio sisältämään MCP-palvelin.
4. Lisää konfiguraatioon:

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

5. Käynnistä Claude uudelleen ja tarkista MCP-palvelimen integrointi.

Cursor

1. Asenna Python ja JMeter.
2. Lataa tai kloonaa repository.
3. Siirry Cursorin asetuksiin ja etsi MCP-palvelimen konfiguraatio.
4. Lisää:

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

5. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.

Cline

1. Asenna Python ja JMeter.
2. Hanki MCP-palvelimen tiedostot ja varmista, että Python-riippuvuudet on asennettu.
3. Muokkaa Cline-konfiguraatiota rekisteröidäksesi MCP-palvelin:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.

Huomio API-avainten suojaamisesta:
Ympäristömuuttujia voidaan käyttää suojaamaan arkaluontoista tietoa, kuten API-avaimia. Esimerkki:

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

Miten käyttää MCP:tä Flowsissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osiossa syötä MCP-palvelimen tiedot seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun konfiguroitu, AI-agentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikilla sen toiminnoilla ja ominaisuuksilla. Muista vaihtaa “jmeter-mcp” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Mielipiteemme

JMeter MCP Server soveltuu hyvin tiimeille, jotka haluavat automatisoida suorituskykytestausta ja integroida JMeterin tekoälypohjaisiin työnkulkuihin. Dokumentaatiossa käydään läpi ominaisuudet ja käyttöönotto eri alustoilla, vaikka selkeitä kehotepohjia ja yksityiskohtaista näytteenotto-/root-tukea ei olekaan. Työkalujen ja resurssien tarjonta on vahva suorituskykyinsinöörin tarpeisiin.

MCP-pisteet

Arvosana: 6/10
Palvelin tarjoaa ydintoiminnallisuuden MCP:lle ja selkeät asennusohjeet, mutta siltä puuttuu dokumentoidut kehotepohjat, LICENSE ja eksplisiittinen näytteenotto/root-tuki, jotka tekisivät siitä tuotantovalmiimman ja avoimen lähdekoodin kannalta ystävällisemmän.