JMeter MCP 서버

“JMeter” MCP 서버는 무엇을 하나요?

JMeter MCP 서버는 Apache JMeter와 AI 기반 워크플로를 연결하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. AI 어시스턴트 및 호환 클라이언트가 JMeter 테스트를 프로그래밍 방식으로 실행하고, 테스트 결과를 분석하며, 성능 테스트를 자동화된 개발 파이프라인에 직접 통합할 수 있도록 지원합니다. JMeter의 기능을 도구 및 리소스로 노출함으로써, 개발자가 부하 테스트 자동화, 리포트 수집, 테스트 산출물과의 원활한 상호작용이 가능합니다. 이 서버는 GUI/비-GUI 테스트 실행 모두를 지원하고, 출력 캡처 및 종합 성능 대시보드 생성을 통해 AI 기반 현대 개발 환경에서 성능 엔지니어링 작업을 효율화합니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

• JMeter 리포트 대시보드
  테스트 실행 후 생성된 JMeter 리포트 대시보드에 접근할 수 있습니다.
• 실행 출력
  JMeter 테스트 실행 시 출력 로그 또는 결과를 반환합니다.
• 샘플 테스트 플랜
  템플릿 또는 시작점으로 사용할 수 있는 샘플 JMeter .jmx 테스트 플랜을 제공합니다.

도구 목록

• JMeter 테스트 실행 (비-GUI 모드)
  비-GUI 모드에서 JMeter 테스트를 실행하여 자동화 및 CI/CD 통합에 적합합니다.
• JMeter 실행 (GUI 모드)
  수동 테스트 생성이나 디버깅을 위해 JMeter 애플리케이션을 GUI 모드로 실행합니다.
• JMeter 리포트 생성
  성능 결과를 요약한 JMeter 리포트 대시보드를 생성합니다.
• 테스트 결과 분석
  출력 로그 또는 결과 파일을 파싱하여 인사이트를 제공합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동화된 성능 테스트
  JMeter 테스트 실행을 AI 워크플로 및 CI/CD 파이프라인에 통합하여 지속적인 부하 및 성능 테스트를 구현합니다.
• 성능 결과 분석
  AI 어시스턴트를 통해 JMeter 테스트 결과에서 즉각적으로 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 즉석 테스트 실행
  개발자나 AI 에이전트가 신규 서비스 또는 엔드포인트에 대해 즉시 JMeter 테스트를 실행할 수 있습니다.
• QA용 리포트 생성
  각 테스트 주기마다 성능 대시보드를 자동 생성·배포하여 품질 검토에 활용합니다.
• AI 기반 테스트 오케스트레이션
  LLM이 복잡한 테스트 시나리오를 조정하고, 배치 테스트를 실행하며, JMeter 구성을 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있도록 합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Python과 JMeter가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. jmeter-mcp-server 저장소를 클론하거나 다운로드합니다.
3. Windsurf 설정 파일을 열어 JMeter MCP 서버를 추가합니다.
4. mcpServers 섹션에 아래 JSON 스니펫을 삽입하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
6. Windsurf에서 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

Claude

1. 필수 구성요소(Python, JMeter)를 설치합니다.
2. JMeter MCP 서버를 다운로드하고 main.py가 실행 가능한지 확인합니다.
3. Claude 도구 설정을 업데이트하여 MCP 서버를 포함시킵니다.
4. 설정에 아래를 추가하세요:

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

5. Claude를 재시작한 후 MCP 서버 통합을 확인합니다.

Cursor

1. Python과 JMeter를 준비합니다.
2. 저장소를 다운로드 또는 클론합니다.
3. Cursor 설정에서 MCP 서버 설정을 찾습니다.
4. 아래를 추가하세요:

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

5. 저장 후 Cursor를 재시작합니다.

Cline

1. Python과 JMeter를 설치합니다.
2. MCP 서버 파일을 준비하고, Python 의존성을 설치합니다.
3. Cline 설정을 수정하여 MCP 서버를 등록하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작합니다.

API 키 보안에 대한 참고
환경 변수를 사용하여 API 키 등 민감 데이터를 보안할 수 있습니다. 예시:

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

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 리소스에 접근할 수 있습니다. “jmeter-mcp"를 실제 MCP 서버 명칭으로, URL을 자신의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

총평

JMeter MCP 서버는 성능 테스트 자동화 및 JMeter를 AI 기반 워크플로에 통합하려는 팀에 적합합니다. 다양한 플랫폼에 대한 기능 및 설치 방법이 문서화되어 있으나, 명시적인 프롬프트 템플릿과 상세 샘플링/루트 지원은 부족합니다. 그러나 도구와 리소스 노출 측면에서는 성능 엔지니어링 작업에 충분한 기능을 제공합니다.

MCP 점수

평가: 6/10
핵심 MCP 기능과 명확한 설치 안내를 제공하지만, 프롬프트 템플릿, LICENSE, 명시적 샘플링/루트 지원이 없어 더욱 프로덕션 및 오픈소스 친화적으로 발전할 여지가 있습니다.