Debugg AI MCP-server

Hva gjør “Debugg AI” MCP-serveren?

Debugg AI MCP-serveren er en AI-drevet nettleserautomatisering og ende-til-ende (E2E) testserver bygget rundt Model Context Protocol (MCP). Den gjør det mulig for AI-assistenter og agenter å automatisere UI-testing, simulere brukeradferd og analysere visuell output fra kjørende webapplikasjoner ved hjelp av naturlige språkommandoer eller CLI-verktøy. Denne serveren eliminerer behovet for manuell oppsett av test-rammeverk som Playwright eller nettleser-proxyer, og tilbyr en fullstendig ekstern, administrert løsning som integreres sømløst med lokale eller eksterne utviklingsmiljøer via sikre tunneler. Utviklere kan trigge UI-tester basert på brukerhistorier, spore historiske resultater og innlemme disse arbeidsflytene i CI/CD-pipelines, som øker produktivitet og pålitelighet i programvareutvikling.

Liste over prompts

Ingen informasjon om promptmaler er oppgitt i repositoriet.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er listet opp i repositoriet.

Liste over verktøy

• debugg_ai_test_page_changes
  Gjør det mulig å trigge UI-tester basert på brukerhistorier eller naturlige språkbeskrivelser. Dette verktøyet automatiserer nettleserhandlinger og E2E-testflyter, og rapporterer fremdrift og resultater tilbake til brukeren.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert UI-testing
  Kjør ende-til-ende UI-tester på webapplikasjoner umiddelbart ved hjelp av naturlige språkbeskrivelser, og reduser behovet for manuell testskripting.
• Integrasjon med lokal webapp
  Test utviklingsapplikasjoner som kjører på enhver localhost-port, og simulerer ekte brukerinteraksjoner og flyter uten ekstra konfigurasjon.
• Kontinuerlig integrasjon/kontinuerlig distribusjon (CI/CD)
  Integrer automatisert E2E-testing i CI/CD-pipelines, slik at nye kodeendringer blir validert før produksjonssetting.
• Visuell output-analyse
  Analyser visuelle endringer og UI-regresjoner automatisk som en del av testarbeidsflyten.
• Historisk testsporbarhet
  Få tilgang til og gjennomgå alle tidligere testresultater i Debugg.AI-dashbordet for revisjon og forbedring.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at nødvendige programmer som Node.js er installert.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Debugg AI MCP-serveren i listen over MCP-servere med følgende JSON-utdrag:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Finn MCP-konfigurasjonsseksjonen til Claude.
3. Legg til Debugg AI MCP-serveren:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Bekreft serverintegrasjon ved å sjekke tilgjengelige MCP-verktøy.

Cursor

1. Sett opp Node.js på systemet ditt.
2. Rediger Cursor MCP-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn serveroppføringen:

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

4. Lagre og last inn Cursor på nytt.
5. Sjekk verktøysregisteret for Debugg AI-serververktøyene.

Cline

1. Pass på at Node.js er installert.
2. Åpne Clines MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til følgende konfigurasjon:

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

4. Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Valider at serveren er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler

For å sikre API-nøklene dine, bruk miljøvariabler i konfigurasjonen:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, begynn med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når konfigurasjonen er lagret, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “debugg-ai-mcp” til det faktiske navnet og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

En solid MCP-server for AI-drevet E2E-testing, men mangel på dokumenterte promptmaler og eksplisitte ressurser begrenser utvidbarheten for avanserte MCP-baserte arbeidsflyter. Verktøy og oppsett er rett frem, og den dekker de essensielle automatiseringsbehovene. Vurdering: 6/10.

MCP-score