JMeter MCP Server

Co robi serwer “JMeter” MCP?

JMeter MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do łączenia Apache JMeter z przepływami pracy opartymi na sztucznej inteligencji. Umożliwia asystentom AI i kompatybilnym klientom programistyczne wykonywanie testów JMeter, analizę wyników oraz integrację testów wydajnościowych bezpośrednio z automatycznymi pipeline’ami deweloperskimi. Dzięki udostępnieniu funkcjonalności JMetera jako narzędzi i zasobów, serwer pozwala deweloperom automatyzować testy obciążeniowe, pobierać raporty oraz interaktywnie pracować z artefaktami testowymi. JMeter MCP Server usprawnia przepływy pracy poprzez obsługę wykonywania testów zarówno w trybie GUI, jak i bez GUI, przechwytywanie wyników oraz generowanie kompleksowych dashboardów wydajnościowych, usprawniając w ten sposób zadania inżynierii wydajności w nowoczesnych, wspomaganych AI środowiskach deweloperskich.

Lista promptów

Brak zdefiniowanych szablonów promptów w repozytorium.

Lista zasobów

• JMeter Report Dashboard
  Zapewnia dostęp do wygenerowanego dashboardu raportów JMeter po wykonaniu testu.
• Wynik Wykonania
  Zwraca log lub wyniki z uruchomienia testu JMeter.
• Przykładowy Plan Testów
  Oferuje przykładowy plan testowy JMeter .jmx jako szablon lub punkt wyjścia.

Lista narzędzi

• Wykonaj Test JMeter (tryb bez GUI)
  Uruchamia test JMeter w trybie bez GUI, odpowiedni dla automatyzacji i integracji CI/CD.
• Uruchom JMeter (tryb GUI)
  Inicjuje aplikację JMeter w trybie graficznym do ręcznego tworzenia lub debugowania testów.
• Generuj Raport JMeter
  Generuje dashboard raportów JMeter podsumowujący wyniki wydajnościowe.
• Analiza Wyników Testów
  Parsuje i analizuje logi wynikowe lub pliki z wynikami, aby uzyskać wnioski.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczne Testy Wydajnościowe
  Integracja wykonywania testów JMeter z przepływami AI i pipeline’ami CI/CD dla ciągłych testów obciążeniowych i wydajnościowych.
• Analiza Wyników Wydajnościowych
  Szybka analiza i pobieranie praktycznych wniosków z wyników testów JMeter bezpośrednio przez asystentów AI.
• Doraźne Uruchamianie Testów
  Pozwalaj deweloperom lub agentom AI uruchamiać doraźnie testy JMeter dla nowych usług lub endpointów.
• Generowanie Raportów dla QA
  Automatyczne generowanie i dystrybucja dashboardów wydajnościowych po każdym cyklu testowym na potrzeby przeglądów QA.
• Orkiestracja Testów przez AI
  Pozwala dużym modelom językowym koordynować złożone scenariusze testowe, uruchamiać testy wsadowe i zarządzać konfiguracją JMeter programistycznie.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python i JMeter są zainstalowane na Twoim systemie.
2. Sklonuj lub pobierz repozytorium jmeter-mcp-server.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać serwer JMeter MCP.
4. Wstaw poniższy fragment JSON do sekcji mcpServers:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny z poziomu Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj wymagania (Python, JMeter).
2. Pobierz serwer JMeter MCP i upewnij się, że main.py jest wykonywalny.
3. Zaktualizuj konfigurację narzędzi Claude, aby dodać serwer MCP.
4. Dodaj do swojej konfiguracji:

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

5. Zrestartuj Claude i sprawdź integrację z serwerem MCP.

Cursor

1. Skonfiguruj Pythona i JMetera.
2. Pobierz lub sklonuj repozytorium.
3. Wejdź w ustawienia Cursor i znajdź konfigurację serwera MCP.
4. Dodaj:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Zainstaluj Pythona i JMetera.
2. Pobierz pliki serwera MCP i upewnij się, że zależności Pythona są zainstalowane.
3. Edytuj konfigurację Cline, aby zarejestrować serwer MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.

Uwaga odnośnie zabezpieczania kluczy API:
Można użyć zmiennych środowiskowych do zabezpieczenia wrażliwych danych, takich jak klucze API. Przykład:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “jmeter-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL swoim adresem MCP.

Przegląd

Nasza opinia

JMeter MCP Server doskonale sprawdzi się w zespołach, które chcą zautomatyzować testy wydajnościowe i zintegrować JMeter z przepływami pracy opartymi na AI. Dokumentacja obejmuje funkcje i konfigurację dla różnych platform, choć brakuje wyraźnych szablonów promptów oraz szczegółowego wsparcia sampling/root. Ekspozycja narzędzi i zasobów jest jednak solidna na potrzeby inżynierii wydajności.

Ocena MCP

Ocena: 6/10
Serwer zapewnia podstawową funkcjonalność MCP i jasne instrukcje konfiguracji, jednak brakuje mu udokumentowanych szablonów promptów, pliku LICENSE oraz jawnego wsparcia sampling/roots, co ogranicza jego dojrzałość produkcyjną i otwartość na społeczność.