@cqsjjb/meter-sphere-mcp-server

MCP (Model Context Protocol) 服务器，用于 MeterSphere 测试用例平台。让 Cursor 等 AI 编辑器可以直接调用测试用例平台，获取测试用例列表、生成 AI 测试提示语，并跟踪测试进度。

功能特性

• 🤖 MCP 工具集成：提供 MCP 服务器，让 Cursor 可以直接调用测试用例平台
• 📋 测试用例清单：自动获取所有优先级的测试用例，按优先级排序（P0 > P1 > P2 > P3）
• 🔍 AI 测试提示语：自动生成 AI 测试提示语，方便开发者进行测试自检
• 📊 进度跟踪：支持测试进度跟踪，可以暂停和恢复测试
• 🎯 智能分析：集成 AI 模型进行测试用例分析（支持 Deepseek、OpenAI 等）

安装

npm install @cqsjjb/meter-sphere-mcp-server

配置

在 Cursor 的 MCP 配置文件中添加以下配置（通常在 ~/.cursor/mcp.json 或 Cursor 设置中）：

使用 npx（推荐，无需本地安装）：

{
  "mcpServers": {
    "meter-sphere": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cqsjjb/meter-sphere-mcp-server"],
      "env": {
        "PLATFORM_X_AUTH_TOKEN": "your-x-auth-token-here",
        "PLATFORM_CSRF_TOKEN": "your-csrf-token-here",
        "PLATFORM_PROJECT": "your-project-id",
        "PLATFORM_ORGANIZATION": "your-organization-id",
        "PLATFORM_MODULE_IDS": "[]",
        "MODEL_BASE_URL": "https://api.deepseek.com",
        "MODEL_API_KEY": "your-model-api-key-here",
        "MODEL_ID": "deepseek-chat",
        "MODEL_ANALYSIS_PROMPT": ""
      }
    }
  }
}

使用本地安装（如果已通过 npm install 安装）：

{
  "mcpServers": {
    "meter-sphere": {
      "command": "node",
      "args": ["./node_modules/@cqsjjb/meter-sphere-mcp-server/mcp-server.mjs"],
      "env": {
        "PLATFORM_X_AUTH_TOKEN": "your-x-auth-token-here",
        "PLATFORM_CSRF_TOKEN": "your-csrf-token-here",
        "PLATFORM_PROJECT": "your-project-id",
        "PLATFORM_ORGANIZATION": "your-organization-id",
        "PLATFORM_MODULE_IDS": "[]",
        "MODEL_BASE_URL": "https://api.deepseek.com",
        "MODEL_API_KEY": "your-model-api-key-here",
        "MODEL_ID": "deepseek-chat",
        "MODEL_ANALYSIS_PROMPT": ""
      }
    }
  }
}

环境变量说明

PLATFORM 配置（必需）

• PLATFORM_X_AUTH_TOKEN (必需): x-auth-token认证令牌，用于API请求头
• PLATFORM_CSRF_TOKEN (必需): Csrf-token认证令牌，用于API请求头
• PLATFORM_PROJECT (必需): 项目ID，用于API请求头
• PLATFORM_ORGANIZATION (必需): 组织ID，用于API请求头
• PLATFORM_MODULE_IDS (可选): 模块ID数组，JSON字符串格式，如 "[]" 或 "[\"id1\",\"id2\"]"，用于列表接口的请求参数

MODEL 配置（可选）

• MODEL_BASE_URL (可选): AI模型API的基础URL，如 https://api.deepseek.com
• MODEL_API_KEY (可选): AI模型API密钥，如果未配置则跳过AI分析功能
• MODEL_ID (可选): AI模型ID，如 deepseek-chat
• MODEL_ANALYSIS_PROMPT (可选): AI分析提示语模板，支持 {{PROMPT_TEXT}} 占位符，如果未配置或为空则使用默认提示语

其他配置（可选）

• PROGRESS_FILE_DIR (可选): 进度文件存储目录，默认值为当前工作目录（process.cwd()）

注意：

• API基础URL已硬编码为 http://192.168.3.26:8081，无需配置
• MODEL配置为可选，不配置时核心功能（获取测试列表、详情、进度跟踪）仍可正常使用，只是不会进行AI分析

可用工具

1. get_test_list - 获取测试用例列表

获取所有优先级的测试用例列表，按优先级排序（P0 > P1 > P2 > P3），生成 TODO 清单。支持过滤已完成用例和显示完成状态。

参数：

• excludeCompleted (boolean, 可选): 是否排除已完成的测试用例，默认为 false

使用示例：

# 获取所有测试用例（包括已完成）
帮我获取所有测试用例的TODO清单

# 只获取未完成的测试用例
帮我获取未完成的测试用例列表

2. get_test_detail - 获取测试用例详情

根据测试用例 ID 获取详细信息，包括测试步骤和 AI 测试提示语。如果配置了 MODEL，会自动调用 AI 模型进行测试用例分析；如果未配置 MODEL，则只返回测试用例详情。

参数：

• testCaseId (string, 必需): 测试用例 ID
• testPlanCollectionName (string, 必需): 测试点名称（从 get_test_list 返回）

使用示例：

获取测试用例ID为12345的详细信息，测试点是登录功能

3. mark_test_completed - 标记测试用例完成

标记指定测试用例为已完成状态，用于进度跟踪。

参数：

• testCaseId (string, 必需): 测试用例 ID
• priority (string, 必需): 测试用例优先级（P0/P1/P2/P3）

使用示例：

标记测试用例ID为12345已完成，优先级是P0

4. get_test_progress - 获取测试进度

获取当前测试进度，包括已完成和未完成的测试用例统计信息。

参数：

• 无需参数

使用示例：

查看当前测试进度

工作流程

1. 获取测试清单：使用 get_test_list 获取所有测试用例的 TODO 清单
2. 逐个测试自检：根据 TODO 清单，使用 get_test_detail 逐个获取测试用例详情
3. 标记完成：完成测试后，使用 mark_test_completed 标记测试用例为已完成
4. 查看进度：使用 get_test_progress 查看当前测试进度
5. 继续执行：使用 get_test_list(excludeCompleted: true) 获取未完成的测试用例，继续测试
6. AI 辅助测试：将 AI 测试提示语直接用于 Cursor，进行代码位置定位和测试检查

进度跟踪

MCP 工具会自动将测试进度保存到 test-progress.json 文件中。进度文件存储位置优先级：

1. 环境变量 PROGRESS_FILE_DIR 指定的目录
2. 当前工作目录（process.cwd()，通常是项目根目录）- 默认值
3. 用户配置目录（~/.config/meter-sphere-mcp/）- 回退方案

进度文件包含：

• 已完成用例列表（包含用例ID、优先级、完成时间）
• 总用例数和已完成数量
• 最后更新时间

注意：

• 进度文件默认保存在用户项目根目录中，不同项目有独立的进度文件
• 可以使用 reset_test_progress 工具重置进度
• 建议将 test-progress.json 添加到 .gitignore，避免提交到代码仓库

注意事项

1. URL 格式：PLATFORM_URL 需要包含完整的查询参数，支持标准 query 参数和 hash 中的参数（SPA 路由格式）
2. 参数映射：URL 中的 id 会自动映射为 testPlanId，pId 会自动映射为 project，orgId 会自动映射为 organization
3. 环境变量配置：必须在 Cursor 的 MCP 配置中通过 env 字段设置 PLATFORM_URL、X_AUTH_TOKEN、CSRF_TOKEN
4. API服务器地址：可通过 API_BASE_URL 环境变量配置API服务器地址，默认值为 http://192.168.3.26:8081
5. AI模型配置：支持任意兼容 OpenAI API 格式的 AI 模型（Deepseek、OpenAI、Claude 等）

License

ISC