
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...
Automatiser JMeter ytelsestesting og rapportering direkte i AI-drevne arbeidsflyter og CI/CD-pipelines ved bruk av JMeter MCP Server for FlowHunt.
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.
Ingen eksplisitte prompt-maler er dokumentert i repoet.
.jmx
testplan som mal eller utgangspunkt.jmeter-mcp-server
-repoet.mcpServers
-seksjonen:{
"jmeter-mcp": {
"command": "python",
"args": ["main.py"]
}
}
main.py
er kjørbar.{
"jmeter-mcp": {
"command": "python",
"args": ["main.py"]
}
}
{
"jmeter-mcp": {
"command": "python",
"args": ["main.py"]
}
}
{
"jmeter-mcp": {
"command": "python",
"args": ["main.py"]
}
}
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}"
}
}
}
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.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikt fra README.md |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen prompt-maler dokumentert |
Liste over ressurser | ✅ | Rapport, utdata, eksempel testplan |
Liste over verktøy | ✅ | Kjør test, GUI-start, rapportgenerering, analyse |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel gitt i oppsettsseksjon |
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ingen omtale av sampling-støtte |
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.
Har LICENSE-fil | ⛔ (Ingen LICENSE-fil funnet) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 7 |
Antall stjerner | 27 |
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.
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.
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.
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.
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.
Du kan bruke miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen for sikkert å oppgi API-nøkler og sensitiv data, slik at de ikke eksponeres i versjonskontrollerte filer.
Automatisert lasttesting i utviklingspipelines, rask resultat-analyse, ad-hoc testkjøring for nye tjenester, automatisk rapportgenerering for QA og AI-drevet orkestrering av komplekse testscenarier.
Per nå mangler JMeter MCP Server eksplisitte prompt-maler og en LICENSE-fil, og støtte for sampling/root er ikke dokumentert.
Effektiviser ytelsesteknikk ved å koble JMeter til FlowHunt og automatisere testkjøringer, resultat-analyse og rapportering.
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...
Metoro MCP Server kobler AI-agenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan automatisere arbeidsflyter, standardisere integra...
JupyterMCP muliggjør sømløs integrasjon av Jupyter Notebook (6.x) med AI-assistenter gjennom Model Context Protocol. Automatiser kodekjøring, administrer celler...