JMeter MCP Server

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:

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

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

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.