JMeter MCP Server

JMeter MCP Server

Automatiser JMeter ytelsestesting og rapportering direkte i AI-drevne arbeidsflyter og CI/CD-pipelines ved bruk av JMeter MCP Server for FlowHunt.

Hva gjør “JMeter” MCP Server?

JMeter MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server designet for å koble Apache JMeter med AI-drevne arbeidsflyter. Den gjør det mulig for AI-assistenter og kompatible klienter å kjøre JMeter-tester programmessig, analysere testresultater og integrere ytelsestesting direkte i automatiserte utviklingspipelines. Ved å eksponere JMeters funksjonalitet som verktøy og ressurser, lar denne serveren utviklere automatisere lasttesting, hente rapporter og samhandle sømløst med testartefakter. JMeter MCP Server legger til rette for forbedrede arbeidsflyter ved å støtte både GUI- og ikke-GUI-testkjøringer, fange opp utdata og generere omfattende ytelsesdashbord, og dermed effektivisere ytelsestekniske oppgaver i moderne AI-forsterkede utviklingsmiljøer.

Liste over Prompter

Ingen eksplisitte prompt-maler er dokumentert i repoet.

Liste over Ressurser

  • JMeter-rapportsdashbord
    Gir tilgang til generert JMeter-rapportsdashbord etter testkjøring.
  • Utføringsutdata
    Returnerer utdata-logg eller resultater fra en JMeter-test.
  • Eksempel testplan
    Tilbyr en eksempel JMeter .jmx testplan som mal eller utgangspunkt.

Liste over Verktøy

  • Kjør JMeter-test (ikke-GUI-modus)
    Kjører en JMeter-test i ikke-GUI-modus, egnet for automatisering og CI/CD-integrasjoner.
  • Start JMeter (GUI-modus)
    Starter JMeter-applikasjonen i GUI-modus for manuell testopprettelse eller feilsøking.
  • Generer JMeter-rapport
    Produserer et JMeter-rapportsdashbord som oppsummerer ytelsesresultater.
  • Analyser testresultater
    Parser og analyserer utdata-logger eller resultatfiler for innsikt.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Automatisert ytelsestesting
    Integrer JMeter-testkjøring i AI-arbeidsflyter og CI/CD-pipelines for kontinuerlig last- og ytelsestesting.
  • Analyse av ytelsesresultater
    Analyser raskt og hent handlingsrettet innsikt fra JMeter-testresultater direkte via AI-assistenter.
  • Ad-hoc testkjøring
    La utviklere eller AI-agenter trigge spontane JMeter-tester for nye tjenester eller endepunkter.
  • Rapportgenerering for QA
    Generer og distribuer ytelsesdashbord automatisk etter hver testrunde for kvalitetssikring.
  • AI-drevet testorkestrering
    La LLM-er koordinere komplekse testscenarier, kjøre batch-tester og håndtere JMeter-konfigurasjoner programmessig.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Python og JMeter er installert på systemet ditt.
  2. Klon eller last ned jmeter-mcp-server-repoet.
  3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å legge til JMeter MCP-serveren.
  4. Sett inn følgende JSON-snutt i mcpServers-seksjonen:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  6. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig fra Windsurf.

Claude

  1. Installer forutsetninger (Python, JMeter).
  2. Last ned JMeter MCP-serveren og sørg for at main.py er kjørbar.
  3. Oppdater Claude-verktøykonfigurasjonen for å inkludere MCP-serveren.
  4. Legg til i konfigurasjonen:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  5. Start Claude på nytt og sjekk for MCP-serverintegrasjon.

Cursor

  1. Sett opp Python og JMeter.
  2. Last ned eller klon repoet.
  3. Gå inn i Cursor-innstillingene og finn MCP-serverkonfigurasjonen.
  4. Legg til:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

  1. Installer Python og JMeter.
  2. Skaff MCP-serverfilene og sørg for at Python-avhengigheter er installert.
  3. Rediger Cline-konfigurasjonen for å registrere MCP-serveren:
    {
      "jmeter-mcp": {
        "command": "python",
        "args": ["main.py"]
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cline på nytt.

Merk om sikring av API-nøkler:
Miljøvariabler kan brukes for å sikre sensitiv informasjon som API-nøkler. Eksempel:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsdelen setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “jmeter-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktOversikt fra README.md
Liste over PrompterIngen prompt-maler dokumentert
Liste over ressurserRapport, utdata, eksempel testplan
Liste over verktøyKjør test, GUI-start, rapportgenerering, analyse
Sikring av API-nøklerEksempel gitt i oppsettsseksjon
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ingen omtale av sampling-støtte

Vår vurdering

JMeter MCP Server passer godt for team som ønsker å automatisere ytelsestesting og integrere JMeter i AI-drevne arbeidsflyter. Dokumentasjonen dekker funksjoner og oppsett for ulike plattformer, selv om den mangler eksplisitte prompt-maler og detaljert sampling/root-støtte. Eksponeringen av verktøy og ressurser er robust for ytelsestekniske oppgaver.

MCP-score

Har LICENSE-fil⛔ (Ingen LICENSE-fil funnet)
Har minst ett verktøy
Antall forks7
Antall stjerner27

Vurdering: 6/10
Serveren tilbyr sentral MCP-funksjonalitet og tydelig veiledning for oppsett, men mangler dokumenterte prompt-maler, LICENSE og eksplisitt sampling/root-støtte, noe som ville gjort den mer produksjonsklar og open source-vennlig.

Vanlige spørsmål

Hva er JMeter MCP Server?

JMeter MCP Server er en Model Context Protocol-server som eksponerer Apache JMeters testmuligheter for AI-assistenter og kompatible klienter, og muliggjør automatisert og programmert ytelsestesting, rapportgenerering og analyse.

Hvilke ressurser og verktøy tilbyr den?

Den gir tilgang til JMeter-rapportsdashbord, utføringslogger, eksempelt testplaner og verktøy for å kjøre tester (både i GUI- og ikke-GUI-modus), generere rapporter og analysere resultater.

Hvordan kan jeg integrere JMeter MCP Server i min FlowHunt-arbeidsflyt?

Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten, åpne konfigurasjonspanelet og oppgi MCP-serverdetaljene dine i angitt JSON-format. Dette gjør at AI-agenten kan få tilgang til JMeter-verktøy og ressurser som del av arbeidsflyten.

Støtter JMeter MCP Server automatiserte og ad-hoc testkjøringer?

Ja, den støtter både automatisert ytelsestesting i CI/CD-pipelines og spontane ad-hoc testkjøringer, noe som gjør den fleksibel for ulike ingeniør- og QA-formål.

Hvordan sikres API-nøkler eller sensitiv informasjon?

Du kan bruke miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen for sikkert å oppgi API-nøkler og sensitiv data, slik at de ikke eksponeres i versjonskontrollerte filer.

Hva er noen typiske bruksområder?

Automatisert lasttesting i utviklingspipelines, rask resultat-analyse, ad-hoc testkjøring for nye tjenester, automatisk rapportgenerering for QA og AI-drevet orkestrering av komplekse testscenarier.

Hva er begrensningene?

Per nå mangler JMeter MCP Server eksplisitte prompt-maler og en LICENSE-fil, og støtte for sampling/root er ikke dokumentert.

Integrer JMeter med dine AI-arbeidsflyter

Effektiviser ytelsesteknikk ved å koble JMeter til FlowHunt og automatisere testkjøringer, resultat-analyse og rapportering.

Lær mer

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
Metoro MCP Server-integrasjon
Metoro MCP Server-integrasjon

Metoro MCP Server-integrasjon

Metoro MCP Server kobler AI-agenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan automatisere arbeidsflyter, standardisere integra...

3 min lesing
AI MCP +4
JupyterMCP MCP Server-integrasjon
JupyterMCP MCP Server-integrasjon

JupyterMCP MCP Server-integrasjon

JupyterMCP muliggjør sømløs integrasjon av Jupyter Notebook (6.x) med AI-assistenter gjennom Model Context Protocol. Automatiser kodekjøring, administrer celler...

4 min lesing
MCP Jupyter +5