JMeter MCP Server

Čo robí “JMeter” MCP Server?

JMeter MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na prepojenie Apache JMeter s AI-riadenými workflow. Umožňuje AI asistentom a kompatibilným klientom programovo spúšťať JMeter testy, analyzovať výsledky testov a integrovať výkonnostné testovanie priamo do automatizovaných vývojových pipeline. Sprístupnením funkčnosti JMeteru ako nástrojov a zdrojov tento server umožňuje vývojárom automatizovať záťažové testovanie, získavať reporty a bezproblémovo pracovať s testovacími artefaktmi. JMeter MCP Server zlepšuje workflow tým, že podporuje spúšťanie testov v GUI aj non-GUI režime, zachytáva výstupy a generuje komplexné výkonnostné dashboardy, čím zjednodušuje úlohy performance engineeringu v moderných AI-vylepšených vývojových prostrediach.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú zdokumentované žiadne explicitné prompt šablóny.

Zoznam zdrojov

• JMeter Report Dashboard
  Poskytuje prístup k vygenerovanému JMeter report dashboardu po spustení testu.
• Výstup zo spúšťania
  Vracia výstupný log alebo výsledky zo spúšťania JMeter testu.
• Ukážkový testovací plán
  Ponúka ukážkový JMeter .jmx testovací plán ako šablónu alebo východiskový bod.

Zoznam nástrojov

• Spustenie JMeter testu (Non-GUI režim)
  Spustí JMeter test v non-GUI režime, vhodné pre automatizáciu a CI/CD integrácie.
• Spustenie JMeter (GUI režim)
  Spustí aplikáciu JMeter v GUI režime na ručné vytváranie alebo ladenie testov.
• Generovanie JMeter reportu
  Vytvorí JMeter report dashboard sumarizujúci výkonnostné výsledky.
• Analýza výsledkov testu
  Parsuje a analyzuje výstupné logy alebo výsledkové súbory pre získanie insightov.

Použitia tohto MCP servera

• Automatizované výkonnostné testovanie
  Integrujte spúšťanie JMeter testov do AI workflow a CI/CD pipeline pre nepretržité záťažové a výkonnostné testovanie.
• Analýza výsledkov testov
  Rýchlo analyzujte a získavajte akčné poznatky z JMeter testov priamo cez AI asistentov.
• Ad-hoc spúšťanie testov
  Umožnite vývojárom alebo AI agentom spúšťať ad-hoc JMeter testy pre nové služby alebo endpointy.
• Generovanie reportov pre QA
  Automaticky generujte a distribuujte výkonnostné dashboardy po každom testovacom cykle pre kontrolu kvality.
• AI-riadená orchestrácia testov
  Umožnite LLM koordinovať komplexné testovacie scenáre, spúšťať dávkové testy a programovo spravovať konfigurácie JMeteru.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte na systéme nainštalovaný Python a JMeter.
2. Naklonujte alebo stiahnite repozitár jmeter-mcp-server.
3. Upravte konfiguračný súbor Windsurf a pridajte JMeter MCP server.
4. Vložte nasledujúci JSON úsek do sekcie mcpServers:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte, že server beží a je dostupný z Windsurf.

Claude

1. Nainštalujte potrebné komponenty (Python, JMeter).
2. Stiahnite JMeter MCP server a uistite sa, že main.py je spustiteľný.
3. Aktualizujte konfiguráciu nástrojov Claude o MCP server.
4. Pridajte do konfigurácie:

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

5. Reštartujte Claude a skontrolujte integráciu MCP servera.

Cursor

1. Nastavte Python a JMeter.
2. Stiahnite alebo naklonujte repozitár.
3. Prejdite do nastavení Cursor a nájdite konfiguráciu MCP servera.
4. Pridajte:

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

5. Uložte a reštartujte Cursor.

Cline

1. Nainštalujte Python a JMeter.
2. Získajte súbory MCP servera a uistite sa, že Python závislosti sú nainštalované.
3. Upravte konfiguráciu Cline a zaregistrujte MCP server:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.

Poznámka k zabezpečeniu API kľúčov:
Na zabezpečenie citlivých údajov, ako sú API kľúče, môžete použiť environmentálne premenne. Príklad:

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

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flow a prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panelu. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný využívať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “jmeter-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na URL vášho MCP servera.

Prehľad

Náš názor

JMeter MCP Server je veľmi vhodný pre tímy, ktoré chcú automatizovať výkonnostné testovanie a integrovať JMeter do AI-poháňaných workflow. Dokumentácia pokrýva funkcie a nastavenie pre rôzne platformy, no chýbajú explicitné prompt šablóny a detailná podpora sampling/root. Expozícia nástrojov a zdrojov je robustná pre potreby performance engineeringu.

MCP skóre

Hodnotenie: 6/10
Server poskytuje základnú MCP funkcionalitu a jasné inštrukcie na nastavenie, no chýbajú dokumentované prompt šablóny, LICENSE a explicitná podpora sampling/roots, čo by zvýšilo jeho pripravenosť na produkčné nasadenie a otvorenosť pre open-source komunitu.