MCP Pytest Server MCP Server

MCP Pytest 测试服务器

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的测试执行服务器，支持执行 pytest 测试并将结果存储到 QA 平台数据库。

功能特性

• ✅ 支持 MCP 协议标准接口
• ✅ 执行 pytest 测试套件
• ✅ 解析测试结果并生成报告
• ✅ 将测试结果存储到数据库
• ✅ 提供工具调用接口供 Goose 使用
• ✅ 支持异步执行和进度跟踪

架构设计

mcp-pytest-server/
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py            # FastAPI 主应用
│   ├── mcp/               # MCP 协议实现
│   ├── pytest_executor/   # pytest 执行器
│   ├── database/          # 数据库操作
│   └── tools/             # 工具定义
├── tests/                 # 测试代码
├── config/                # 配置文件
├── docs/                  # 文档
└── requirements.txt       # 依赖包

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置数据库

编辑 config/database.yaml 配置数据库连接。

3. 启动服务器

python -m src.main

4. 在 Goose 中配置

在 Goose 配置中添加 MCP 服务器：

mcp_servers:
  pytest_server:
    command: "python"
    args: ["-m", "src.main"]
    env:
      DATABASE_URL: "sqlite:///./test_results.db"

API 接口

MCP 标准接口

• POST /initialize - 初始化连接
• POST /tools/list - 列出可用工具
• POST /tools/call - 调用工具
• POST /resources/list - 列出资源
• POST /resources/read - 读取资源

自定义工具

1. run_pytest_tests - 执行 pytest 测试

   • 参数: test_path (测试路径), options (pytest 选项)
   • 返回: 测试执行结果和报告

2. store_test_results - 存储测试结果到数据库

   • 参数: test_results (测试结果数据)
   • 返回: 存储状态和记录ID

3. get_test_history - 获取历史测试记录

   • 参数: limit (限制数量), project (项目名称)
   • 返回: 历史测试记录列表

数据库设计

CREATE TABLE test_runs (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    project_name TEXT NOT NULL,
    test_path TEXT NOT NULL,
    total_tests INTEGER,
    passed INTEGER,
    failed INTEGER,
    skipped INTEGER,
    duration REAL,
    status TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE test_cases (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    run_id INTEGER,
    test_name TEXT NOT NULL,
    status TEXT,
    duration REAL,
    error_message TEXT,
    stack_trace TEXT,
    FOREIGN KEY (run_id) REFERENCES test_runs (id)
);

开发指南

添加新工具

1. 在 src/tools/ 目录下创建新的工具模块
2. 实现工具函数并添加装饰器
3. 在 src/tools/__init__.py 中注册工具

扩展数据库模型

1. 在 src/database/models.py 中添加新模型
2. 更新数据库迁移脚本
3. 添加相应的 CRUD 操作

许可证

MIT License