🚀 ⚡️ k6-mcp-server について
k6-mcp-server は、MCP クライアントから k6 負荷テストを実行できる MCP サーバーです。LLM を使ってパフォーマンステストを開始し、結果を分析したい開発者に向いています。
主な機能
- 01k6 テストスクリプトの実行
- 02実行時間と仮想ユーザー数(VU)の指定
- 03環境変数による k6 バイナリのパス設定
- 04テスト実行結果のリアルタイム出力
活用シーン
- 01Claude Desktop や Cursor からの負荷テスト起動
- 02LLM による負荷テスト結果の分析
- 03負荷テストスクリプトのデバッグ
MCP 対応
MCP サーバーとして、execute_k6_test と execute_k6_test_with_options のツールを MCP クライアントに公開し、k6 テストの起動を可能にします。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
🚀 ⚡️ k6-mcp-server
k6 負荷テストを実行するための Model Context Protocol (MCP) サーバー実装です。
✨ 特徴
- Model Context Protocol フレームワークとのシンプルな統合
- カスタムのテスト時間と仮想ユーザー (VU) のサポート
- k6 負荷テストを実行するための使いやすい API
- 環境変数による設定が可能
- リアルタイムのテスト実行出力
🔧 前提条件
始める前に、以下がインストールされていることを確認してください:
📦 インストール
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/qainsights/k6-mcp-server.git
- 必要な依存関係をインストールします:
uv pip install -r requirements.txt
- 環境変数を設定します (任意):
プロジェクトのルートに
.envファイルを作成します:
K6_BIN=/path/to/k6 # Optional: defaults to 'k6' in system PATH
🚀 はじめに
- k6 テストスクリプトを作成します (例:
test.js):
import http from "k6/http";
import { sleep } from "k6";
export default function () {
http.get("http://test.k6.io");
sleep(1);
}
- お好みの MCP クライアント (Claude Desktop、Cursor、Windsurf など) で、以下の仕様を使用して MCP サーバーを設定します:
{
"mcpServers": {
"k6": {
"command": "/path/to/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/k6-mcp-server",
"run",
"k6_server.py"
]
}
}
}
- 次に、LLM にテストの実行を依頼します (例:
run k6 test for hello.js)。k6 mcp サーバーは、以下のいずれかのツールを利用してテストを開始します。
execute_k6_test: デフォルトのオプション (30 秒間、10 VU) でテストを実行しますexecute_k6_test_with_options: カスタムの時間と VU でテストを実行します

📝 API リファレンス
K6 テストの実行
execute_k6_test(
script_file: str,
duration: str = "30s", # Optional
vus: int = 10 # Optional
)
カスタムオプションを使用した K6 テストの実行
execute_k6_test_with_options(
script_file: str,
duration: str,
vus: int
)
✨ ユースケース
- LLM を活用した結果分析
- 負荷テストの効果的なデバッグ
🤝 コントリビューション
コントリビューションを歓迎します! お気軽に Pull Request を送ってください。
📄 ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。