JMeter MCP Server

Wat doet de “JMeter” MCP Server?

De JMeter MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die ontworpen is om Apache JMeter te koppelen aan AI-gedreven workflows. Het stelt AI-assistenten en compatibele clients in staat om JMeter-tests programmeerbaar uit te voeren, testresultaten te analyseren en prestatietesten direct te integreren in geautomatiseerde ontwikkelpijplijnen. Door de functionaliteit van JMeter aan te bieden als tools en resources, kunnen ontwikkelaars loadtesten automatiseren, rapporten ophalen en naadloos met testbestanden werken. De JMeter MCP Server faciliteert verbeterde workflows door zowel GUI- als non-GUI-testuitvoeringen te ondersteunen, uitvoer op te slaan en uitgebreide performance dashboards te genereren, waardoor performance engineering binnen moderne, door AI versterkte ontwikkelomgevingen wordt gestroomlijnd.

Lijst van Prompts

Er zijn geen expliciete prompt-sjablonen gedocumenteerd in de repository.

Lijst van Resources

• JMeter Report Dashboard
  Biedt toegang tot het gegenereerde JMeter rapportdashboard na testuitvoering.
• Execution Output
  Geeft het uitvoerlogboek of de resultaten na het uitvoeren van een JMeter-test terug.
• Sample Test Plan
  Biedt een voorbeeld JMeter .jmx testplan als sjabloon of startpunt.

Lijst van Tools

• Voer JMeter-test uit (Non-GUI-modus)
  Voert een JMeter-test uit in non-GUI-modus, geschikt voor automatisering en CI/CD-integraties.
• Start JMeter (GUI-modus)
  Start de JMeter-applicatie in GUI-modus voor handmatige testcreatie of debugging.
• Genereer JMeter-rapport
  Maakt een JMeter rapportdashboard dat de prestatie-resultaten samenvat.
• Analyseer testresultaten
  Parseert en analyseert uitvoerlogboeken of resultaatbestanden voor inzichten.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Geautomatiseerd prestatietesten
  Integreer JMeter-testuitvoering in AI-workflows en CI/CD-pijplijnen voor continue load- en prestatietests.
• Analyse van prestatie-resultaten
  Analyseer snel en verkrijg direct bruikbare inzichten uit JMeter-testresultaten via AI-assistenten.
• Ad-hoc testuitvoering
  Sta ontwikkelaars of AI-agenten toe om ad-hoc JMeter-tests uit te voeren voor nieuwe diensten of endpoints.
• Rapportage voor QA
  Genereer automatisch en verspreid prestatiedashboards na elke testcyclus voor QA-beoordelingen.
• AI-gedreven testorkestratie
  Laat LLM’s complexe testsituaties coördineren, batchtesten uitvoeren en JMeter-configuraties programmeerbaar beheren.

Hoe zet je het op

Windsurf

1. Zorg dat Python en JMeter op je systeem geïnstalleerd zijn.
2. Clone of download de jmeter-mcp-server repository.
3. Bewerk je Windsurf-configuratiebestand om de JMeter MCP server toe te voegen.
4. Voeg het volgende JSON-fragment toe aan de sectie mcpServers:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer of de server draait en toegankelijk is vanuit Windsurf.

Claude

1. Installeer de vereisten (Python, JMeter).
2. Download de JMeter MCP server en zorg dat main.py uitvoerbaar is.
3. Werk je Claude-toolconfiguratie bij om de MCP server toe te voegen.
4. Voeg toe aan je configuratie:

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

5. Herstart Claude en controleer de integratie met de MCP server.

Cursor

1. Installeer Python en JMeter.
2. Download of clone de repository.
3. Open de Cursor-instellingen en zoek de MCP server-configuratie.
4. Voeg toe:

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

5. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Installeer Python en JMeter.
2. Verkrijg de MCP server-bestanden en installeer de benodigde Python-afhankelijkheden.
3. Bewerk de Cline-configuratie om de MCP server te registreren:

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

4. Sla op en herstart Cline.

Opmerking over het beveiligen van API-sleutels:
Omgevingsvariabelen kunnen gebruikt worden om gevoelige gegevens zoals API-sleutels te beveiligen. Bijvoorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “jmeter-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Onze mening

De JMeter MCP Server is uitermate geschikt voor teams die prestatietesten willen automatiseren en JMeter willen integreren in AI-gedreven workflows. De documentatie beschrijft de mogelijkheden en installatie voor verschillende platforms, hoewel expliciete prompt-sjablonen en gedetailleerde sampling/root-ondersteuning ontbreken. De tool- en resource-exposure is robuust voor performance engineering-taken.

MCP Score

Beoordeling: 6/10
De server biedt kernfunctionaliteit van MCP en duidelijke installatie-instructies, maar mist gedocumenteerde prompt-sjablonen, een LICENSE en expliciete sampling/roots-ondersteuning, wat het productie-klaarder en open-sourcevriendelijker zou maken.