JMeter MCP Server

Ce face serverul MCP “JMeter”?

JMeter MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a conecta Apache JMeter cu fluxuri de lucru bazate pe inteligență artificială. Permite asistenților AI și clienților compatibili să execute programatic teste JMeter, să analizeze rezultatele și să integreze testarea performanței direct în pipeline-uri de dezvoltare automatizate. Expunând funcționalitățile JMeter ca unelte și resurse, acest server le permite dezvoltatorilor să automatizeze testarea la încărcare, să recupereze rapoarte și să interacționeze fluid cu artefactele de test. JMeter MCP Server facilitează fluxurile de lucru moderne oferind suport atât pentru execuții de test în GUI, cât și non-GUI, capturând ieșiri și generând dashboard-uri de performanță cuprinzătoare, optimizând astfel sarcinile de inginerie a performanței în medii moderne augmentate cu AI.

Listă de prompturi

Nu există template-uri explicite pentru prompturi documentate în repository.

Listă de resurse

• JMeter Report Dashboard
  Oferă acces la dashboard-ul de raport JMeter generat după execuția testului.
• Execution Output
  Returnează jurnalul de ieșire sau rezultatele rulate de un test JMeter.
• Sample Test Plan
  Oferă un exemplu de plan de test JMeter .jmx ca șablon sau punct de pornire.

Listă de unelte

• Execută Test JMeter (Mod Non-GUI)
  Rulează un test JMeter în mod non-GUI, potrivit pentru automatizare și integrare CI/CD.
• Pornește JMeter (Mod GUI)
  Deschide aplicația JMeter în modul GUI pentru crearea manuală sau depanarea testelor.
• Generează Raport JMeter
  Produce un dashboard de raport JMeter cu rezumate ale rezultatelor de performanță.
• Analizează Rezultatele Testului
  Parsează și analizează jurnalele sau fișierele de rezultate pentru insight-uri.

Exemple de utilizare a acestui MCP Server

• Testare automată a performanței
  Integrează execuția testelor JMeter în fluxuri AI și pipeline-uri CI/CD pentru testare continuă la încărcare și performanță.
• Analiza rezultatelor de performanță
  Analizează rapid și extrage insight-uri acționabile din rezultatele testelor JMeter direct prin asistenți AI.
• Execuție de test la cerere
  Permite dezvoltatorilor sau agenților AI să pornească teste JMeter ad-hoc pentru servicii sau endpoint-uri noi.
• Generare rapoarte pentru QA
  Generează și distribuie automat dashboard-uri de performanță după fiecare ciclu de test pentru revizuiri QA.
• Orchestrare AI a testării
  Permite LLM-urilor să coordoneze scenarii complexe de testare, să ruleze batch-uri și să gestioneze programatic configurările JMeter.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python și JMeter sunt instalate pe sistem.
2. Clonează sau descarcă repository-ul jmeter-mcp-server.
3. Editează fișierul de configurare Windsurf pentru a adăuga JMeter MCP Server.
4. Inserează următorul fragment JSON în secțiunea mcpServers:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil din Windsurf.

Claude

1. Instalează precondițiile (Python, JMeter).
2. Descarcă serverul JMeter MCP și asigură-te că main.py este executabil.
3. Actualizează configurația de unelte Claude pentru a include serverul MCP.
4. Adaugă în config:

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

5. Repornește Claude și verifică integrarea cu MCP server.

Cursor

1. Configurează Python și JMeter.
2. Descarcă sau clonează repository-ul.
3. Accesează setările Cursor și găsește configurația MCP server.
4. Adaugă:

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

5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Instalează Python și JMeter.
2. Obține fișierele MCP server și asigură-te că dependențele Python sunt instalate.
3. Editează configurația Cline pentru a înregistra MCP server:

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

4. Salvează și repornește Cline.

Notă despre securizarea cheilor API:
Variabilele de mediu pot fi folosite pentru a proteja date sensibile precum cheile API. Exemplu:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare system MCP, introdu detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “jmeter-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău.

Prezentare generală

Opinia noastră

JMeter MCP Server este potrivit pentru echipele care doresc să automatizeze testarea performanței și să integreze JMeter în fluxuri de lucru alimentate de AI. Documentația acoperă funcționalitățile și configurarea pentru diferite platforme, deși nu are template-uri explicite pentru prompturi și nici detalii privind sampling/root. Expunerea de unelte și resurse este robustă pentru sarcinile de inginerie a performanței.

Scor MCP

Evaluare: 6/10
Serverul furnizează funcționalitate MCP de bază și instrucțiuni clare de setup, însă îi lipsesc template-uri de prompt documentate, LICENSE și suport explicit pentru sampling/roots, ceea ce ar face produsul mai pregătit pentru producție și prietenos cu open-source.