🚀 ⚡️ k6-mcp-server について
k6-mcp-serverは、MCPクライアントからテストスクリプトを使ってk6の負荷テストを実行します。テスト時間と仮想ユーザー数を設定でき、実行状況をリアルタイムで出力します。
主な機能
- 01スクリプトからk6テストを実行
- 02テスト時間と仮想ユーザー数の設定
- 03実行状況のリアルタイム表示
- 04k6バイナリのパス設定
活用シーン
- 01MCPクライアント経由でスクリプトの負荷テストを実行
- 02テストごとに時間と仮想ユーザー数を調整
MCP 対応
デフォルトまたは任意のテスト時間と仮想ユーザー数でk6テストを実行するツールを提供します。Claude Desktop、Cursor、WindsurfなどのMCPクライアントに設定できます。
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 の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。
✨ 機能
- Model Context Protocol フレームワークとのシンプルな統合
- テスト時間と仮想ユーザー(VU)のカスタム設定に対応
- k6 の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
- テスト実行状況をリアルタイムで出力
🔧 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/yourusername/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 の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": "/Users/naveenkumar/.local/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/naveenkumar/Gits/k6-mcp-server",
"run",
"k6_server.py"
]
}
}
}
- 次に、LLM に
run k6 test for hello.jsなどと依頼してテストを実行します。k6 MCP サーバーは、以下のいずれかのツールを使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(実行時間 30s、10 VU)でテストを実行しますexecute_k6_test_with_options:実行時間と VU を指定してテストを実行します

📝 API リファレンス
K6 テストを実行
execute_k6_test(
script_file: str,
duration: str = "30s", # Optional
vus: int = 10 # Optional
)
カスタムオプションで K6 テストを実行
execute_k6_test_with_options(
script_file: str,
duration: str,
vus: int
)
🤝 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 を送信してください。
📄 ライセンス
このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については 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。