Advanced Zebrunner MCP Server

ローカル

github.com開発ツール56 週間前に更新

Advanced Zebrunner MCP Server について

Advanced Zebrunner MCP Serverは、QAチーム向けにAIアシスタントとZebrunnerのテスト管理を接続します。分析、テストケース検査、レポート、制御された変更を、ワークフロー用のリソースやプロンプトとともに提供します。

主な機能

01テストケース、スイート、実行、起動の詳細を取得
02テストカバレッジと実行傾向を分析
03ルールに基づきテストケースを検証・改善
04テストコードとレポートを生成
05起動とテスト実行データを管理

活用シーン

01カバレッジの不足や自動化への準備状況を確認
02チームのルールに沿ってテストケースを確認・改善
03品質レポートを作成し、失敗を調査
04テスト起動と実行メタデータを管理

MCP 対応

このMCPサーバーは、Zebrunnerのテスト管理、分析、レポート、変更のためのツールと、リソースやプロンプトを提供します。STDIOとStreamable HTTPのトランスポート、および複数の認証方式に対応します。

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。

mcp.json · 共通設定

{
  "mcpServers": {
    "maksimsarychau-mcp-zebrunner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-zebrunner"
      ],
      "env": {
        "ZEBRUNNER_URL": "<ZEBRUNNER_URL>",
        "ZEBRUNNER_LOGIN": "<ZEBRUNNER_LOGIN>",
        "ZEBRUNNER_TOKEN": "<ZEBRUNNER_TOKEN>",
        "TIMEOUT": "<TIMEOUT>",
        "RETRY_ATTEMPTS": "<RETRY_ATTEMPTS>",
        "RETRY_DELAY": "<RETRY_DELAY>",
        "MAX_PAGE_SIZE": "<MAX_PAGE_SIZE>",
        "DEFAULT_PAGE_SIZE": "<DEFAULT_PAGE_SIZE>",
        "DEBUG": "<DEBUG>",
        "ENABLE_RULES_ENGINE": "<ENABLE_RULES_ENGINE>",
        "STRICT_URL_VALIDATION": "<STRICT_URL_VALIDATION>",
        "SKIP_URL_VALIDATION_ON_ERROR": "<SKIP_URL_VALIDATION_ON_ERROR>",
        "ENABLE_RATE_LIMITING": "<ENABLE_RATE_LIMITING>",
        "MAX_REQUESTS_PER_SECOND": "<MAX_REQUESTS_PER_SECOND>",
        "RATE_LIMITING_BURST": "<RATE_LIMITING_BURST>",
        "PORT": "<PORT>",
        "MCP_TRANSPORT": "<MCP_TRANSPORT>",
        "MCP_AUTH_MODE": "<MCP_AUTH_MODE>",
        "MCP_SERVER_URL": "<MCP_SERVER_URL>"
      }
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y mcp-zebrunner

設定が必要な環境変数

ZEBRUNNER_URLBase URL for your Zebrunner instance (e.g., https://your-instance.zebrunner.com)

ZEBRUNNER_LOGINYour Zebrunner username/login

ZEBRUNNER_TOKENシークレットYour Zebrunner API authentication token (Personal API Token from Settings → API Tokens, or refreshToken from SSO session)

TIMEOUTAPI request timeout in milliseconds (default: 30000)

RETRY_ATTEMPTSNumber of retry attempts for failed API requests (default: 3)

RETRY_DELAYDelay between retry attempts in milliseconds (default: 1000)

MAX_PAGE_SIZEMaximum page size for paginated API requests (default: 100, max: 1000)

DEFAULT_PAGE_SIZEDefault page size for paginated API requests (default: 10)

DEBUGEnable debug logging (default: false)

ENABLE_RULES_ENGINEEnable the rules engine for test case validation (default: auto-detected from mcp-zebrunner-rules.md file)

STRICT_URL_VALIDATIONEnable strict URL validation for security (default: true)

SKIP_URL_VALIDATION_ON_ERRORSkip URL validation if it fails (less secure, more permissive) (default: false)

ENABLE_RATE_LIMITINGEnable rate limiting for API calls (default: true)

MAX_REQUESTS_PER_SECONDMaximum API requests per second (default: 5, max: 100)

RATE_LIMITING_BURSTAllow burst of API requests (default: 10, max: 200)

PORTHTTP server port (required for StreamableHTTP mode)

MCP_TRANSPORTTransport mode: stdio, http, or auto (default: auto)

MCP_AUTH_MODEシークレットAuthentication mode: headers, oauth, or both (default: headers)

MCP_SERVER_URLPublic URL of this MCP server (for OAuth metadata)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ

npmmcp-zebrunner9.2.1stdioStreamable HTTP

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

Advanced Zebrunner MCP Server

version

Zebrunner に高度な分析、レポート、失敗のフォレンジック、安全な TCM 変更機能を提供する Model Context Protocol (MCP) サーバーです。公式 Zebrunner MCP（ベータ版）と共存できるように設計されています。詳しくは、以下の「Dual-MCP setup」セクションをご覧ください。

ツールの命名規則：このサーバーのツールはすべて、正式な adv_<name> 形式（例：adv_create_test_case、adv_list_test_runs）で登録されるため、公式 Zebrunner MCP と衝突することはありません。以前の名前を使っていたプロンプトやスクリプトが引き続き動作するよう、従来の名前は非推奨のエイリアスとして残しています。エイリアスは次のメジャーリリースで削除される予定です。

🆕 v9.4.4 — テスト実行メタデータに関するエージェント UX：変更後のガイダンス（更新前に環境／設定を確認すること、インポートではバッジが設定されないこと）；環境と Build／Platform のデュアル MCP ルーティングリソース；adv_manage_test_run のツール情報を拡充。v9.4.3 の環境コントラクトを基盤としています。詳しくは change-logs.md をご覧ください。

v9.4.3 — adv_prepare_jira_automation_plan と /jira-automation-plan プロンプトを追加：Zebrunner のスイートから構造化された Jira 計画を作成します。adv_manage_test_run の Public API environment は { name }／{ id } に対応します。詳しくは change-logs.md、TEST_PROMPTS.md §20 をご覧ください。

v9.3.1 — TCM のページネーションを修正：get_all のトークン処理、root_suite_id によるサブツリーのスコープ指定、正確な一括メタデータ。詳しくは PUBLIC_API_PAGINATION.md と change-logs.md をご覧ください。

v9.3.0 — 複数 PR／期間にわたるテスト影響：change_batches[]、/test-impact-period、拡張版の /test-impact。詳しくは TEST_IMPACT_WORKFLOW.md と TEST_IMPACT_PR_PERIOD_DESIGN.md をご覧ください。

🆕 v9.2.7 — 新しい adv_scaffold_test_case ウィザード（フォームと会話のハイブリッド）を追加しました。ベストプラクティスに基づくテストケースの作成と、類似ケースを自動で警告のみで確認する機能に対応します。また、zebrunner-config.json の任意設定 projectAliases により、Zebrunner のプロジェクトキーだけでなく短縮名もツールで使用できます。詳しくはリリースノートをご覧ください。

🆕 v9.2.5 — adv_get_test_authoring_trend（TAM テンプレート 7）により、ダッシュボードウィジェットの MCP 対応が22／22になりました。ハブツール、合格率ビュー、期間モードに対応します。詳しくは TEST_PROMPTS.md §18 と change-logs.md をご覧ください。

v9.2.1 — LLM から参照できるメトリクス（include_call_metrics、セッションの内訳）、コンパクト形式での展開（ツールを 19 個追加）、フォーマット／切り捨てに関するバグ修正。詳しくは トークン効率化ガイド と change-logs.md をご覧ください。

v9.2.0 — オプトイン方式のトークン／コスト最適化：format:'compact'、detail:'summary'、adv_batch_get_test_cases、レポートの inline:false に対応します。デフォルト設定に変更はありません。詳しくは change-logs.md をご覧ください。

v9.1.0 — 起動に関する変更機能を追加：adv_rerun_launch_failures、adv_start_launch（Jenkins の Build Now）、および /relaunch-regression-failures と /feature-scoped-launch のプロンプト。詳しくは GitHub Release v9.1.0 をご覧ください。

📖 インストール方法でお困りですか？ 詳しいセットアップ手順は、**ステップごとのインストールガイド**をご覧ください。

🚀 npm からインストールしますか？ Claude Desktop、Cursor、IntelliJ IDEA、ChatGPT Desktop の設定については、**MCP npm インストールガイド**をご覧ください。

📚 Test、Test Case、Launch の違いは？ 定義、カウントルール、メトリクスの算出方法については、**用語と用語集**をご覧ください。

🔥 このサーバーの特長

これは Advanced Zebrunner MCP Server です。基本的なテストケース管理の枠を超え、QA チームが AI を活用して、よりスマートかつ迅速に作業できるよう支援します。公式の Zebrunner MCP（ベータ版。Public REST と Reporting/TAM/Launcher にまたがる約 70 個のツール）と比べて、このサーバーは登録済みの adv_* ツールを 76 個提供します（インライン回帰スイートの 70 個とハンドラーモジュールの 6 個。tools.json を参照）。また、公式サーバーと併用しても安全です。

レポートと分析 — ダッシュボード、合格率の推移、回帰の安定性レポート、実行時間の効率分析、バグレビュー、週次の差分追跡
テストカバレッジと分析 — カバレッジの不足、テスト自動化への対応状況のスコアリング、スイート横断分析
インテリジェントルールシステム — テストケースの検証と改善のための、100 以上の自動チェックポイントを備えた 3 層の品質ルール
スクリーンショットと動画の分析 — sharp、ffmpeg、tesseract を活用した OCR、画像処理、動画分析
MCP リソースとプロンプト — @ によるコンテキスト注入と / ワークフローコマンドで、日々の業務を効率化
マルチトランスポートとマルチ認証 — STDIO、Streamable HTTP、セルフサービス OAuth、Okta SSO、トークン交換（モード 1～5）

3.1. このツールの特長
3.2. ルールの連携方法
3.3. これが重要な理由
3.4. プロジェクトに合わせたルールのカスタマイズ

📋 前提条件
🚀 クイックスタートガイド
🔧 使用方法

6.1. 方法 1：Claude Desktop/Code で使用
6.2. 方法 2：スタンドアロンサーバーとして実行
6.3. 方法 3：スマート URL ベース分析 🚀

🛠️ 利用可能なツール

7.1. 📋 テストケース管理
7.2. 🌳 テストスイートの階層と整理
7.3. 🔧 ミューテーションツール
7.4. 🔍 テストカバレッジと分析
7.5. 🧪 テストコードの生成と検証
7.6. 🚀 起動と実行の管理
7.7. 📊 レポートと分析
7.8. 🏃 テスト実行管理
7.9. 🎯 管理者向けクイックコマンド

📎 MCP リソースとプロンプト（新機能）

8.1. リソース — @ コンテキストの注入
8.2. プロンプト — / ワークフローコマンド

🎭 役割別プロンプトとワークフロー

9.1. 👩‍💻 手動 QA エンジニア
9.2. 🤖 テスト自動化エンジニアと SDET
9.3. 👨‍💻 開発者
9.4. 👔 テストマネージャーとチームリーダー
9.5. 🏢 プロジェクトオーナーとプロダクトマネージャー

📖 出力形式
⚙️ 設定オプション
🧪 セットアップのテスト
🔍 トラブルシューティング
🎯 ワークフローの例
🔧 高度な機能
📚 追加ドキュメント
🤝 コントリビューション
📄 ライセンス
🎉 準備完了です！

🎯 このツールについて

このツールでは、次のことができます。

Zebrunner からテストケースやテストスイートを取得する
テストカバレッジを分析し、テストコードを生成する
テスト実行結果と起動の詳細を取得する
インテリジェントなルールを使った自動チェックにより、テストケースの品質を検証する
テストデータからレポートや分析結果を生成する
AI を活用した提案と自動修正により、テストケースを改善する

すべて、AI アシスタントで自然言語のコマンドを使って実行できます！

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🧠 インテリジェントルールシステム

このツールの特長

この MCP サーバーには、高度な3 層ルールシステムが組み込まれており、テストケースの扱い方を大きく変えます。

🎯 テストケースレビューのルール（`test_case_review_rules.md`）

目的：品質基準と記述ガイドラインの中核を定めます
内容：高品質なテストケースを作成するための基本原則を定義します
主な項目：独立性、単一責任、包括的な事前条件、手順の網羅性
使用ツール：adv_validate_test_case と adv_improve_test_case

✅ テストケース分析チェックポイント（`test_case_analysis_checkpoints.md`）

目的：100 項目以上のチェックポイントを含む詳細な検証チェックリストです
内容：テストケースを徹底的に分析するためのきめ細かな検証基準を提供します
主な項目：構造の検証、自動化への対応状況、プラットフォームに関する考慮事項、品質保証
使用ツール：包括的なスコアリングと問題検出を行う adv_validate_test_case

⚙️ MCP Zebrunner ルール（`mcp-zebrunner-rules.md`）

目的：テスト生成とカバレッジ分析に関する技術的な設定です
内容：フレームワーク検出パターン、コードテンプレート、カバレッジしきい値を定義します
主な項目：フレームワーク検出、テスト生成テンプレート、カバレッジしきい値、品質基準
使用ツール：adv_generate_draft_test_by_key と adv_get_enhanced_test_coverage_with_rules

ルールの連携方法

graph TD
    A[Test Case] --> B[adv_validate_test_case]
    B --> C[test_case_review_rules.md]
    B --> D[test_case_analysis_checkpoints.md]
    B --> E[Validation Result + Issues]
    
    E --> F[adv_improve_test_case]
    F --> G[AI-Powered Improvements]
    
    A --> H[adv_generate_draft_test_by_key]
    H --> I[mcp-zebrunner-rules.md]
    H --> J[Generated Test Code]
    
    A --> K[adv_get_enhanced_test_coverage_with_rules]
    K --> I
    K --> L[Coverage Analysis + Rules Validation]

重要な理由

一貫性：チームメンバー全員が同じ品質基準に従います
自動化：自動検証により、手動レビューにかかる時間を短縮します
学習：新しいチームメンバーは、AI のフィードバックを通じてベストプラクティスを学べます
カスタマイズ：プロジェクト固有のニーズに合わせてルールを調整できます
継続的な改善：実績のあるパターンに基づいて、AI が改善案を提案します

プロジェクトに合わせたルールのカスタマイズ

3 つのルールファイルは、どれもカスタマイズできます。

# Copy default rules to customize
cp test_case_review_rules.md my-project-review-rules.md
cp test_case_analysis_checkpoints.md my-project-checkpoints.md
cp mcp-zebrunner-rules.md my-project-technical-rules.md

# Use custom rules in validation
"Validate test case PROJ-123 using custom rules from my-project-review-rules.md"

カスタマイズ例：

モバイルプロジェクト：モバイル固有の検証ルールを追加する
API プロジェクト：API テストのパターンとデータ検証に重点を置く
異なるフレームワーク：コード生成テンプレートをカスタマイズする
会社の基準：組織のテストガイドラインに合わせる

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📋 前提条件

必要な知識

基本的なコマンドラインの使い方（ターミナルを開く、コマンドを実行する）
Zebrunner の認証情報（ログイン情報と API トークン）
テスト管理の基本的な理解（テストケース、テストスイート）

ソフトウェア要件

Node.js 18 以降 - こちらからダウンロード
npm（Node.js に付属）
API 認証情報を使って Zebrunner インスタンスにアクセスできること

Node.js がインストールされているか確認する方法

ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次を実行します。

node --version
npm --version

バージョン番号が表示されたら、準備完了です！

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🚀 クイックスタートガイド

💡 より詳しい手順が必要ですか？ トラブルシューティングのヒントやプラットフォーム固有の手順を含む、**詳細なステップごとのインストールガイド**をご確認ください。

ステップ 1：コードを取得する

次のいずれかの方法を選んでください。

オプション A：リポジトリをクローンする（推奨）

git clone https://github.com/maksimsarychau/mcp-zebrunner.git
cd mcp-zebrunner

オプション B：ダウンロードして展開する

プロジェクトファイルをダウンロードし、フォルダーに展開します。

ステップ 2：依存関係をインストールする

npm install

ステップ 3：Zebrunner 接続を設定する

プロジェクトフォルダーに .env ファイルを作成し、Zebrunner の詳細を記述します。

# Your Zebrunner instance URL (without trailing slash)
ZEBRUNNER_URL=https://your-company.zebrunner.com/api/public/v1

# Your Zebrunner login (usually your email)
[email protected]

# Your Zebrunner API token (get this from your Zebrunner profile)
ZEBRUNNER_TOKEN=your_api_token_here

# Optional: Enable debug logging (default: false)
DEBUG=false

# Optional: Enable intelligent rules system (auto-detected if rules file exists)
ENABLE_RULES_ENGINE=true

Zebrunner API トークンの取得方法：

Zebrunner インスタンスにログインします
プロファイル設定を開きます
「API Access」セクションを見つけます
新しい API トークンを生成します
トークンを .env ファイルにコピーします

ステップ 4：プロジェクトをビルドする

npm run build

ステップ 5：接続をテストする

npm run test:health

「✅ Health check completed」と表示されたら、準備完了です！

🔄 新しいバージョンへの更新

現在のバージョンを確認する

# Check your current version
npm run version
# or manually check package.json
cat package.json | grep '"version"'

更新手順

# 1. Pull latest changes from master branch
git pull origin master

# 2. Install any new dependencies
npm install

# 3. Rebuild the project
npm run build

# 4. Test your connection (requires valid .env file)
npm run test:health

重要な注意事項：

✅ ヘルスチェックを実行するには、.env ファイルを正しく設定する必要があります
✅ MCP サーバーを再読み込みするため、更新後に Claude Desktop/Code を再起動してください
✅ 更新前に、破壊的変更がないかリリースノートを確認してください

ヘルスチェックに失敗した場合は、.env の設定と Zebrunner の認証情報を確認してください。

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🔧 使用方法

方法 1：Claude Desktop/Code で使用する（推奨）

この設定を Claude Desktop または Claude Code の設定に追加します。重要： プロジェクトフォルダーへの完全な絶対パスを指定する必要があります。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-zebrunner": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/absolute/path/to/mcp-zebrunner/dist/server.js"],
      "env": {
        "ZEBRUNNER_URL": "https://your-company.zebrunner.com/api/public/v1",
        "ZEBRUNNER_LOGIN": "[email protected]",
        "ZEBRUNNER_TOKEN": "your_api_token_here",
        "DEBUG": "false",
        "ENABLE_RULES_ENGINE": "true",
        "DEFAULT_PAGE_SIZE": "100",
        "MAX_PAGE_SIZE": "100"
      }
    }
  }
}

パスの例：

Windows： C:\\Users\\YourName\\Projects\\mcp-zebrunner\\dist\\server.js
macOS/Linux： /Users/YourName/Projects/mcp-zebrunner/dist/server.js

代替方法：コマンドラインとの連携（Claude Code）

コマンドラインを使ってサーバーを追加することもできます。

claude mcp add mcp-zebrunner \
  --env ZEBRUNNER_URL="https://your-company.zebrunner.com/api/public/v1" \
  --env ZEBRUNNER_LOGIN="[email protected]" \
  --env ZEBRUNNER_TOKEN="your_api_token_here" \
  --env DEBUG="false" \
  --env ENABLE_RULES_ENGINE="true" \
  -- node /full/absolute/path/to/mcp-zebrunner/dist/server.js

重要： /full/absolute/path/to/mcp-zebrunner/ をプロジェクトフォルダーへの実際の完全なパスに置き換えてください。

方法 2：スタンドアロンサーバーとして実行する

開発モード（自動再読み込みあり）

npm run dev

本番モード

npm start

方法 3：スマート URL ベースの分析 🚀

v5.4.1 以降の新機能： Claude は Zebrunner の URL を自動検出し、最適な設定で分析できます！

会話に Zebrunner の URL を貼り付けるだけで、Claude は自動的に次の処理を行います。

URL を解析して、プロジェクト、ローンチ、テストの ID を抽出します
適切な分析ツールを呼び出します
推奨設定（動画、スクリーンショット、AI 分析を有効化）を使用します

📋 対応する URL パターン

1. テスト分析 URL

https://your-workspace.zebrunner.com/projects/PROJECT/automation-launches/LAUNCH_ID/tests/TEST_ID

実行される処理：

Claude が adv_analyze_test_failure を自動的に呼び出します
次の情報を抽出します：projectKey、testRunId（ローンチ ID）、testId
次の設定を有効にします：includeVideo: true、analyzeScreenshotsWithAI: true、すべての診断

例：

User: "Analyze https://your-workspace.zebrunner.com/projects/MCP/automation-launches/120911/tests/5455386"

Claude automatically calls:
{
  projectKey: "MCP",
  testRunId: 120911,
  testId: 5455386,
  includeVideo: true,
  analyzeScreenshotsWithAI: true,
  includeLogs: true,
  includeScreenshots: true,
  analyzeSimilarFailures: true,
  screenshotAnalysisType: "detailed",
  format: "detailed"
}

2. ローンチ分析 URL

https://your-workspace.zebrunner.com/projects/PROJECT/automation-launches/LAUNCH_ID

実行される処理：

Claude が adv_detailed_analyze_launch_failures を自動的に呼び出します
次の情報を抽出します：projectKey、testRunId（ローンチ ID）
次の設定を有効にします：includeScreenshotAnalysis: true、包括的な分析

例：

User: "Analyze https://your-workspace.zebrunner.com/projects/MCP/automation-launches/120911"

Claude automatically calls:
{
  projectKey: "MCP",
  testRunId: 120911,
  filterType: "without_issues",
  includeScreenshotAnalysis: true,
  screenshotAnalysisType: "detailed",
  format: "summary",
  executionMode: "sequential"
}

✨ 高度な使い方

デフォルト設定の上書き

Claude は自然言語での上書き指示を理解します。

User: "Analyze https://...url... but without screenshots"
→ Claude sets: analyzeScreenshotsWithAI: false

User: "Analyze https://...url... in jira format"
→ Claude sets: format: "jira"

User: "Quick analysis of https://...url..."
→ Claude sets: format: "summary", screenshotAnalysisType: "basic"

複数の URL

1 回のリクエストで複数のテスト／ローンチを分析します。

User: "Compare these failures:
https://your-workspace.zebrunner.com/projects/MCP/automation-launches/120911/tests/5455386
https://your-workspace.zebrunner.com/projects/MCP/automation-launches/120911/tests/5455390"

→ Claude analyzes both sequentially and compares results

ワークスペースをまたいだ利用

⚠️ 異なるワークスペースの URL には警告が表示されますが、分析は試行されます。

User: "Analyze https://other-workspace.zebrunner.com/..."
→ Claude warns: "URL is from 'other-workspace.zebrunner.com' but configured workspace is 'your-workspace.zebrunner.com'"
→ Proceeds with analysis using available credentials

📖 URL パターンのリファレンス

コンポーネント	例	抽出される値	使用するツール
ワークスペース	`your-workspace.zebrunner.com`	検証のみ	該当なし
プロジェクトキー	`MCP`	`projectKey`	すべてのツール
ローンチ ID	`120911`	`testRunId`	すべてのツール
テスト ID	`5455386`	`testId`	`adv_analyze_test_failure` のみ

🎯 URL ベースの分析を使う理由

✅ 高速：ID を手動で指定する必要がありません
✅ 便利：Zebrunner の UI から URL を直接コピー＆ペーストできます
✅ 最適化：推奨設定が自動的に使用されます
✅ スマート：Claude が意図を検出してパラメーターを調整します
✅ 柔軟：自然言語による上書きもシームレスに機能します

💡 プロのヒント

Zebrunner から直接：テスト／起動を表示しているときに、ブラウザーから URL を直接コピーします
一括分析：複数の URL を改行で区切って貼り付けます
カスタム設定：デフォルト設定を上書きする自然言語の指示を追加します
すばやい確認：URL は「ここで何が起きた？」という簡単な質問に最適です
レポート：形式の指定と組み合わせます：「https://...url... の JIRA チケットを生成して」

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🤝 デュアル MCP セットアップ（公式 `zebrunner` ＋ Advanced）

Zebrunner では現在、https://{workspace}.zebrunner.com/api/mcp で公式ホスト型 MCP（ベータ版）を提供しています。Cursor／Claude の同じセッションで両方のサーバーを安全に実行できます。このサーバーのすべてのツールは adv_<name> プレフィックス付きで公開されるため、公式ツールと競合することはありません。

.cursor/mcp.json の例：

{
  "mcpServers": {
    "zebrunner": {
      "url": "https://your-workspace.zebrunner.com/api/mcp",
      "headers": {
        "X-Zebrunner-Username": "[email protected]",
        "X-Zebrunner-Api-Token": "<your-zebrunner-api-token>"
      }
    },
    "mcp-zebrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-zebrunner"],
      "env": {
        "ZEBRUNNER_URL": "https://your-workspace.zebrunner.com/api/public/v1",
        "ZEBRUNNER_LOGIN": "[email protected]",
        "ZEBRUNNER_TOKEN": "<your-zebrunner-api-token>"
      }
    }
  }
}

両方に接続している場合の使い分けの目安：

`zebrunner`（公式）を使う場面	`mcp-zebrunner`（Advanced）を使う場面
`list_projects`、共有ステップ、テスト実行の置換／終了、カスタムフィールドの作成	失敗のフォレンジック、実行時分析＋不安定性分析
サーバー側の `filter` DSL、トリアージ時のファイルアップロード＋スクリーンショットの内容	レポート、ダッシュボード、リグレッションアナライザー
一括起動／テストコメント、課題のリンク、ランチャー／プリセットの CRUD、`launch_tests`	TCM 変更のプレビュー／確認、Jenkins の Build Now／失敗の再実行

チャット内で mode: "routing" を指定して adv_about_mcp_tools に問い合わせるか、zebrunner://mcp-routing リソースを開くと、最新の自動生成された差分とルーティングテーブルを確認できます。

🛠️ 利用可能なツール

接続すると、AI アシスタントで自然言語を使ってこれらのツールを利用できます。このセクションでは、カテゴリ別に整理したすべての 76 個の adv_* ツール（tools.json を参照）を紹介します。各ツールの自然言語による使用例を含む完全なカタログについては、TOOLS_CATALOG.md をご覧ください。

ダッシュボードウィジェット： 22 個すべての Zebrunner ダッシュボードテンプレートが MCP に対応しています（v9.2.5）。使用例と npm run test:api による検証については、docs/TEST_PROMPTS.md §18 をご覧ください。

トークン効率の高い読み取り

大規模な TCM エクスポートは、コンテキストを大幅に消費することがあります。次のオプトインパラメーターを使用してください（デフォルトは後方互換性を維持します）。詳細ガイド： docs/TOKEN_EFFICIENCY.md。

手法	例	使用するタイミング
`format: 'compact'`	`adv_get_all_tcm_test_cases_by_project` with `format:'compact'`	最小化された JSON（整形済みの `json` より約22%小さい）
`detail: 'summary'`	`adv_get_test_cases_by_suite_smart` with `detail:'summary'`	フィルタリング後 — id、key、title、priority、automationState、webUrl のみを返します
`adv_batch_get_test_cases`	`{ case_keys: ["MCP-1","MCP-2"], detail:"summary", format:"compact" }`	N 回の往復をせずに、候補をまとめて取得する場合
`adv_generate_report` `inline: false`	HTML/PNG をディスクに書き込み、パスを返します	チャットクライアントで大規模なダッシュボードを扱う場合
`count_only: true`	任意の一括 TCM/スイート読み取り	ペイロードなしでメトリクスを取得する場合
環境変数フラグ（オフ）	`MCP_COMPACT_DEFAULTS=true`、`MCP_SUMMARY_DEFAULTS=true`	評価に合格した後、サーバー全体のデフォルトを切り替える場合

ワークフロー： detail:'summary' + format:'compact' で一覧表示／フィルタリング → 作成／更新の前に adv_get_test_case_by_key で本文全体（手順、前提条件）を取得します。

アシスタント用のプロンプト例：

「プロジェクト MCP のテストケースを、summary の詳細度と compact JSON で一覧表示してください。」
「MCP-1 と MCP-2 を、summary と compact 形式で1回のバッチ呼び出しで取得してください。」
「MCP の品質ダッシュボードを inline false で生成し、ディスクに保存してください。」

ツール名： すべてのツールは adv_<name>（例：adv_get_test_case_by_key）として公開されています。プロンプト、スクリプト、公式 MCP と Advanced MCP の両方が接続されている場合には、これらの名前を使用してください。従来の短い名前（get_test_case_by_key など）は非推奨であり、ZEBRUNNER_REGISTER_LEGACY_ALIASES=true の場合にのみ登録されます。

📋 テストケース管理

コアテストケースツール

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_test_case_by_key`	テストケースの詳細情報を取得します	`"Get test case MCP-123 details"`	すべての役割
`adv_batch_get_test_cases`	キーを指定して複数のテストケースを取得します（一部取得できる場合があります）	`"Get MCP-1 and MCP-2 with summary detail"`	すべての役割
`adv_get_test_cases_advanced`	自動化状態や日付を指定した高度なフィルタリングを行います	`"Get test cases created after 2025-01-01 with automation state 'Manual'"`	QA、SDET
`adv_get_test_cases_by_automation_state`	特定の自動化状態で絞り込みます	`"Show me all 'Not Automated' test cases in project MCP"`	SDET、マネージャー
`adv_get_test_case_by_title`	タイトルでテストケースを検索します（一部一致）	`"Find test cases with title containing 'login functionality'"`	すべての役割
`adv_get_test_case_by_filter`	スイート、日付、優先度、自動化状態による高度なフィルタリングを行います	`"Get test cases from suite 491 created after 2025-01-01 with high priority"`	QA、マネージャー
`adv_get_automation_states`	利用可能な自動化状態を一覧表示します	`"What automation states are available for project MCP?"`	すべての役割
`adv_get_automation_priorities`	ID 付きで利用可能な優先度を一覧表示します	`"Show me all priority levels for project MCP"`	すべての役割

テストケースの一括操作

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_all_tcm_test_cases_by_project`	すべてのテストケースを取得します（ページネーションに対応）	`"Get all test cases for project MCP"`	マネージャー、リード
`adv_get_all_tcm_test_cases_with_root_suite_id`	階層情報付きですべてのテストケースを取得します	`"Get all test cases with their root suite information"`	アナリスト
`adv_get_test_cases_by_suite_smart`	ルート／子の自動判定によるスマートなスイートのテストケース取得	`"Get test cases from suite 18824 in project MCP using smart mode"`	QA、アナリスト

テストケースの変更履歴

ほとんどのテストケースツールでは、オプションで変更履歴の拡充をサポートしています。各テストケースの変更に関する監査ログを取得します。これは、ステップがいつ変更されたか、自動化の状態がいつ遷移したか、またはテストケースがいつ非推奨になったかを把握するのに役立ちます。

パラメーター	型	デフォルト	説明
`include_history`	boolean	`false`	解析済みの変更エントリーを含む `history` 配列を各テストケースに追加します
`history_filter`	`steps_only`	`events_only`	`all`
`history_limit`	number (1–100)	`20`	テストケースあたりの履歴エントリーの最大数

対応ツール： adv_get_test_case_by_key、adv_get_test_cases_advanced、adv_get_test_cases_by_automation_state、adv_get_test_case_by_title、adv_get_test_case_by_filter、adv_get_all_tcm_test_cases_by_project、adv_get_test_cases_by_suite_smart

プロンプトの例：

"Get test case MCP-29 with change history" → include_history=true を設定します
"Show me MCP-29 history, events only" → include_history=true、history_filter='events_only' を設定します
"Get all automated test cases with their last 5 changes" → include_history=true、history_limit=5 を設定します

検出されるイベント： became_automated、became_manual、became_deprecated、became_undeprecated、steps_changed、preconditions_changed、postconditions_changed、およびプロジェクト固有の自動化状態に応じて動的に生成される became_<state_name>。

🌳 テストスイートの階層と構成

スイートの管理

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_list_test_suites`	ページネーション付きでスイートを一覧表示します	`"List test suites for project MCP"`	すべての役割
`adv_get_suite_hierarchy`	階層ツリー表示	`"Show me the hierarchy of test suites with depth 3"`	マネージャー、QA
`adv_get_root_suites`	最上位のスイートを取得します	`"Show me all root suites for project MCP"`	マネージャー
`adv_get_all_subsuites`	すべての子スイートを取得します	`"Get all subsuites from root suite 18697"`	QA、アナリスト

スイート分析ツール

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_tcm_suite_by_id`	ID でスイートを取得します（simple：高速な直接 API、full：階層情報を拡充）	`"Show me suite 20421 in project MCP"`	すべての役割
`adv_get_tcm_test_suites_by_project`	スイートの包括的な一覧	`"Get all suites for project MCP with hierarchy"`	マネージャー
`adv_get_all_tcm_test_case_suites_by_project`	ページネーション付きで、すべての TCM テストケーススイートを取得します	`"Get all TCM test case suites for project MCP"`	マネージャー、アナリスト
`adv_get_root_id_by_suite_id`	任意のスイートのルートスイートを検索します	`"What's the root suite for suite 12345?"`	アナリスト

🔧 ミューテーションツール

安全性モデル： すべてのミューテーションツールは、2 回の呼び出しによる確認ゲートに従います。最初の呼び出しでプレビューが返されます。ミューテーションを実行するには、ユーザーの承認後にのみ confirm: true を渡してください。すべてのミューテーションは ~/.mcp-zebrunner-audit.jsonl に監査ログとして記録されます。生のペイロードを確認するには dry_run: true を使用してください。

次のステップへの誘導（v7.2.2）： ミューテーションが成功するたびに、サーバーは LLM に次に最も有用なアクション（例：「品質を検証する」「ドラフトを公開する」「テスト実行にテストを追加する」）を案内する Tip: ブロックを追加します。ヒントは条件付きで表示され、重複する場合は抑制されます。たとえば、review: true がすでに使用されている場合、品質チェックのヒントは省略されます。作成されたテストケースは常に draft=true に設定され、ヒントでは必ず adv_update_test_case を使って公開するよう LLM に促します。このアプローチは Strands Agents steering pattern に着想を得ており、システムプロンプトを肥大化させることなく、適切なタイミングでガイダンスを提供します。

テストスイートのミューテーション

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_create_test_suite`	新しいテストスイートを作成します	`"Create root suite 'Payments' in project MCP"`	QA、マネージャー
`adv_update_test_suite`	既存のテストスイートを更新します（全項目 PUT）	`"Rename suite 18697 to 'Login & Registration'"`	QA、マネージャー

テストケースのミューテーション

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_create_test_case`	優先度、自動化状態、カスタムフィールドを実行時に検証しながら、新しいテストケースを作成します。添付ファイルでは `{file_path}` を受け付けます。既存のテストケースを元に事前入力する場合は、オプションの `source_case_key` を指定します。	`"Create test case 'Verify login' in suite 17470 for project MCP"`	QA、SDET
`adv_update_test_case`	ID またはキーを指定してテストケースを部分更新します（PATCH）。ローカルファイルをアップロードする場合、添付ファイルに `{file_path}` を指定できます。	`"Attach /Users/me/screenshot.png to test case MCP-42"`	QA、SDET

🔍 テストカバレッジと分析

テスト影響分析（PR／コード変更） (v9.2.8)

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_analyze_test_impact`	コンパクトなセマンティックコンテキストから、コード変更の影響を受ける Zebrunner のケースをランク付けします	`"Analyze test impact for diary edit + serving size changes on PROJ2"`	開発者、SDET

ガイド付きワークフローには /test-impact MCP プロンプト（オプションの pr_url）を使用してください。TEST_IMPACT_WORKFLOW.md を参照してください。.env.example で repositoryProjectMap を設定してください。

カバレッジ分析

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_test_coverage_by_test_case_steps_by_key`	実装のカバレッジを分析します	`"Analyze coverage for MCP-123 against this code: [paste code]"`	開発者、SDET
`adv_get_enhanced_test_coverage_with_rules`	ルールベースのカバレッジ分析	`"Enhanced coverage analysis for MCP-123 with framework detection"`	SDET、リーダー

重複分析

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_analyze_test_cases_duplicates`	ステップの類似度に基づいて類似するテストケースを検出し、グループ化します	`"Analyze suite 12345 for duplicates with 80% similarity threshold"`	QA マネージャー、SDET
`adv_analyze_test_cases_duplicates_semantic`	LLM を活用したステップのクラスタリングによる高度な意味解析	`"Semantic analysis of suite 12345 with step clustering and medoid selection"`	シニア QA、テストアーキテクト

🔗 クリック可能なリンク機能：どちらの重複分析ツールも、Zebrunner の Web UI へのクリック可能なリンクに対応しています。

include_clickable_links: true を追加すると、Markdown 出力でテストケースキーをクリック可能にできます
有効にすると、JSON／DTO 形式に webUrl フィールドが自動的に含まれます
リンクは ZEBRUNNER_URL 環境変数から生成されます
例："Analyze suite 17585 for duplicates with clickable links enabled"

🧪 テストコードの生成と検証

AI 搭載ツール

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_generate_draft_test_by_key`	フレームワークの検出機能を備えたテストコードを生成します	`"Generate Java/Carina test for MCP-123 based on this implementation"`	SDET、開発者
`adv_validate_test_case`	改善案を提示する品質検証	`"Validate test case MCP-123 and suggest improvements"`	QA、マネージャー
`adv_improve_test_case`	専用の改善ツール	`"Improve test case MCP-123 with specific suggestions"`	QA、SDET

🚀 起動と実行の管理

起動操作 ⭐ マネージャーに必須

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_launch_details`	起動の詳細情報。Jenkins の「Build Now」の検出には、オプションの `includeJobParameters` を指定できます	`"Get launch details for launch 118685 with job parameters"`	マネージャー、リード、SDET
`adv_rerun_launch_failures`	🆕 v9.1.0 1 つ以上の起動で失敗または中断したテストを再実行します（プレビュー／確認）	`"Rerun failures for launch 132522 in project android"`	マネージャー、SDET
`adv_start_launch`	🆕 v9.1.0 Jenkins の Build Now を実行します（Launch Launchers ではありません）。プレビュー／確認に対応します	`"Build now regression for android milestone 26.19.0 build 50977"`	マネージャー、SDET
`adv_get_launch_summary`	起動の概要をすばやく確認できます	`"Show me summary for launch 118685"`	マネージャー
`adv_get_all_launches_for_project`	ページネーションを使用して個々の起動実行を一覧表示します	`"List launches for project MCP from last month"`	マネージャー、リード
`adv_get_all_launches_with_filter`	マイルストーン、ビルド、名前で起動を検索します	`"Find launches for milestone 2.1.0 and build 'mcp-app-2.1.0'"`	マネージャー、リード
`adv_generate_weekly_regression_stability_report`	WoW の差分、関連する課題、Jira にそのまま使用できる厳密な出力を含む、週次の回帰安定性レポートを生成します。起動リスト、またはビルドに基づく自動検出（必要に応じて、バージョンセグメントによるビルド検索と `launch.build` の検証）に対応します。	`"Weekly stability report for MCP: (120906 vs 120814), (120901 vs 120809)"` または `"Weekly stability report for builds 9117 vs 48886"`	マネージャー、リード
`adv_analyze_regression_runtime`	回帰実行時間の効率分析。起動ごとの経過時間、試行／再実行の内訳、設定可能な実行時間の分類（短・中・長）、テストとテストケースそれぞれの二重指標（平均実行時間、WRI）、テストケース数を含む実行時間の分布、差分を追跡するベースライン比較を確認できます。	`"Analyze regression runtime for the iOS project on the latest milestone. Show WRI and WRI per test case."` または `"Compare runtime for latest vs previous milestone"`	マネージャー、リード、SDET

adv_analyze_regression_runtime — 使用例：

「最新のマイルストーンにおける iOS プロジェクトの回帰実行時間を分析してください。テストごとおよびテストケースごとの平均実行時間に加え、WRI とテストケースごとの WRI も表示してください。」

「最新のマイルストーンにおける 3 つすべてのプロジェクトの回帰実行時間を分析してください。チームごとに、Short、Medium、Long の各区分に該当するテストケース数を比較してください。」

「Android プロジェクトの回帰実行時間を、最新と前回のマイルストーンで比較して分析してください。両方の WRI とテストケースごとの WRI を表示してください。効率は改善しましたか、それとも低下しましたか？」

「medium_threshold_seconds: 120 と long_threshold_seconds: 300 を指定して回帰実行時間を分析してください。各区分に該当するテストを表示してください。」

「各実行時間区分のテストケースあたりの平均時間コストはどれくらいですか？長時間実行されるテストは、テストケースを比例的に多くカバーしていますか？」

📊 レポートと分析

テスト失敗分析 🆕 画期的な機能

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_analyze_test_failure`	ログ、スクリーンショット、エラー分類、推奨事項を含む、失敗したテストの詳細なフォレンジック分析です。v5.11.0 の新機能：前回の成功した実行と比較できます！変更点（ログ、実行時間、環境）を表示します。さらに： `format: 'jira'` を指定すると、自動優先度設定、ラベル、クリック可能な 🎥 動画リンクを含む、すぐに貼り付けられる Jira チケットを生成します！	「launch 120806 の test failure 5451420 を分析し、前回の成功した実行と比較してください」	QA エンジニア、SDET、マネージャー
`adv_get_test_execution_history`	🆕 v5.11.0 の新機能！ launch 間のテスト実行傾向を追跡します。合否履歴の表示、前回の成功した実行の特定、合格率の計算ができます。重要な検出機能：最近のすべての実行でテストが失敗している場合に強調表示します！	「test 5478492 の実行履歴を表示してください」または「test 5478492 は一貫して失敗していますか？」	QA エンジニア、SDET、マネージャー
`adv_detailed_analyze_launch_failures`	🚀 v4.12.1 で強化 Claude レベルのインテリジェンスとJira 形式のサポートにより、リンクされた課題のない失敗を分析します。エグゼクティブサマリー、タイムライン、パターン、優先度を含む詳細分析を自動で行います。新機能： launch 全体を対象に、Jira 対応チケットを生成します！	「launch 120806 の失敗を分析してください」または `format: 'jira'` を指定	QA マネージャー、SDET、チームリーダー

✅ v5.2.4で修正済み！ 信頼性と動画リンクを改善

🎥 動画URLを修正：信頼性の高い動画成果物の抽出に、test-sessions API（/api/reporting/v1/launches/{id}/test-sessions）を使用するようになりました

🛡️ 包括的なエラー処理：スクリーンショットやログが見つからない場合も適切に処理し、例外をスローする代わりに空の配列を返します

🚫 「no result received」エラーが発生しなくなりました：すべての API 呼び出しに、フォールバックを備えた try-catch ブロックを追加しました

🐛 デバッグを改善：設定で debug: true が有効な場合のログを強化しました

📊 スキーマを更新：後方互換性のため、新旧両方の API 構造に対応しました

🎫 v4.12.1の新機能！ Jira対応チケット形式

format: 'jira' を指定すると、そのまま貼り付けられる Jira チケットを生成します

安定性と影響に基づいて優先度を自動計算

スマートラベル：test-automation、locator-issue、flaky-test など

Jiraマークアップ一式：表、パネル、コードブロック、クリック可能なリンク

🎥 目立つ動画リンク：見やすいパネルとリンクセクション

コピー＆ペーストですぐに使えます：手動での書式設定は不要です

一貫した品質で、チケット1件あたり5～10分を節約できます

🧠 v4.11.1で強化！ adv_detailed_analyze_launch_failures が、Claudeが手動で行うような自動的な詳細分析を提供します：

🎯 エグゼクティブサマリー：主な調査結果、パターン、安定性の指標

📅 タイムライン分析：失敗が最初に発生した時期と、その後の推移を追跡

🔬 パターン分析：根本原因ごとに、影響を受けるテストと安定性（%）をまとめます

🎯 優先度に基づく推奨事項：影響分析付きで、🔴 高／🟡 中／🟢 低を提示

📋 詳細なテスト情報：エラーメッセージ全文、スタックトレース、タイムスタンプ

❓ スマートな追加質問：次の調査手順を案内します

スマートフィルタリング：デフォルトでは、リンクされた課題のないテストのみを分析します

すべてのテストを対象とした、AIによるスクリーンショット分析（オプション）

手動での追加調査は不要。1回の呼び出しで全体像を把握できます！

🆕 v5.11.0の新機能！ テスト実行履歴と比較

📊 実行傾向を追跡：adv_get_test_execution_history を使って、複数のローンチにわたる合格／失敗の履歴を確認できます

🔄 最後に合格した実行と比較：adv_analyze_test_failure に新しい compareWithLastPassed パラメーターを追加しました

ログを比較（新しいエラーを検出）

実行時間を比較（パフォーマンスのリグレッションを検出）

環境を比較（デバイス／プラットフォームの変更を検出）

スクリーンショットを比較（視覚的な差分を確認）

⚠️ 重大な問題を検出：最近のすべての実行でテストが失敗した場合、自動的に強調表示します

🎯 リグレッション分析：合格した実行と失敗した実行の間で何が変わったのかを正確に確認できます

📈 合格率の指標：時間の経過に伴うテストの安定性を算出します

プロンプトの例については、TOOLS_CATALOG.md をご覧ください！

スクリーンショット分析とビジュアルフォレンジック 🎯 v4.11.0 で強化

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_download_test_screenshot`	認証を使用して Zebrunner から保護されたスクリーンショットをダウンロードします	`"Download screenshot from https://your-workspace.zebrunner.com/files/abc123 for test 5451420"`	QA エンジニア、自動化エンジニア
`adv_analyze_screenshot`	OCR、UI 検出、Claude Vision によるビジュアル分析	`"Analyze screenshot https://your-workspace.zebrunner.com/files/abc123 with OCR and detailed analysis"`	QA エンジニア、SDET、開発者

📸 強化されました！ スクリーンショット分析が adv_analyze_test_failure と analyze_launch_failures に直接統合されたため、個別に呼び出す必要がなくなりました！詳細はスクリーンショット分析ガイドをご覧ください。

プラットフォームと結果の分析 ⭐ 管理に不可欠

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_platform_results_by_period`	指定期間におけるプロジェクトのテスト結果、合格率、統計の集計	`"Get results for MCP during last 7 days"` または `"Show pass rate for MCP"`	マネージャー、リーダー
`adv_get_top_bugs`	発生頻度が最も高い不具合	`"Show me top 10 bugs from last week"`	マネージャー、開発者
`adv_get_bug_review`	失敗分析、優先度の内訳、自動的な詳細取得を含む詳細なバグレビュー	`"Get bug review with full failure details for top 10 bugs"`	マネージャー、QA、開発者
`adv_get_bug_failure_info`	ハッシュコードによる包括的な失敗情報（自動取得の代替手段）	`"Get failure info for hashcode 1051677506"`	開発者、SDET
`adv_get_project_milestones`	利用可能なマイルストーン	`"Get all milestones for project MCP"`	マネージャー、PM

レポートウィジェットの期間の動作： period はそのまま Zebrunner ウィジェットに渡されます（例：Today、Month、Last 30 Days）。選択したウィジェットが特定の期間ラベルに対応していない場合、API はエラーを返します。

プロジェクトの検出

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_available_projects`	アクセス可能なすべてのプロジェクトを検出します	`"What projects can I access?"`	すべての役割
`adv_test_reporting_connection`	API の接続性をテストします	`"Test my connection to Zebrunner"`	すべての役割
`adv_about_mcp_tools`	ツール、プロンプト、リソースの概要をまとめるか、セッションのメトリクスを表示します。モード：概要、ツール、プロンプト、リソース、メトリクス	`"Using Zebrunner MCP make a summary of all tools with examples"` または `"Show me tool usage metrics for this session"`	すべての役割

🏃 テスト実行の管理

パブリック API のテスト実行 ⭐ 分析に強力

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_list_test_runs`	高度なテスト実行のフィルタリング	`"Get test runs from last 30 days with status 'FAILED'"`	マネージャー、SDET
`adv_get_test_run_by_id`	テスト実行の詳細情報	`"Get details for test run 12345"`	マネージャー、QA
`adv_list_test_run_test_cases`	特定の実行に含まれるテストケース	`"Show me all test cases in test run 12345"`	QA、アナリスト

設定の管理

ツール	説明	使用例	最適な対象
`adv_get_test_run_result_statuses`	利用可能な結果ステータス	`"What result statuses are configured for project MCP?"`	QA、SDET
`adv_get_test_run_configuration_groups`	設定オプション	`"Show me configuration groups for project MCP"`	SDET、リード

📎 MCP リソースとプロンプト（新機能）

詳細ガイド： docs/RESOURCES_AND_PROMPTS.md — 詳しい使い方、例、リファレンステーブル、コントリビューターガイドをご覧ください。

ツールに加えて、サーバーは15 個のリソースと22 個の MCP プロンプト（/pass-rate、/jira-automation-plan など）を提供し、見つけやすさを向上させ、複雑なワークフローを自動化します。

リソース — `@` によるコンテキスト注入

リソースは、@ メニューから会話に添付する読み取り専用の参照データです。推測ではなく、正確なパラメーター値を AI が使用するのに役立ちます。

リソース	提供内容
`@zebrunner://reports/types`	パラメーター、デフォルト値、使用例を含む 6 種類のレポート
`@zebrunner://periods`	有効な期間値 12 種類（大文字と小文字を区別）
`@zebrunner://charts`	グラフの形式、種類、サポートされる 17 種類のツール
`@zebrunner://formats`	有効な値を含む 5 種類の出力形式
`@zebrunner://projects`	アクセス可能なすべてのプロジェクトとキー、ID
`@zebrunner://projects/{key}/suites`	プロジェクトのルートテストスイート
`@zebrunner://projects/{key}/suite-hierarchy`	親子関係を含むスイートツリー全体
`@zebrunner://projects/{key}/automation-states`	自動化状態の名前と ID
`@zebrunner://projects/{key}/priorities`	優先度レベルと ID
`@zebrunner://projects/{key}/milestones`	アクティブおよび完了済みのマイルストーン
`@zebrunner://projects/{key}/result-statuses`	テスト実行結果のステータス
`@zebrunner://projects/{key}/configuration-groups`	テスト実行の構成グループとオプション
`@zebrunner://projects/{key}/fields`	システムフィールドとカスタムフィールドの定義

簡単な例：

@ zebrunner://reports/types
@ zebrunner://projects
Generate an executive dashboard for all starred projects.

プロンプト — `/` ワークフローコマンド

プロンプトは、/ コマンドメニューから実行できる、あらかじめ用意されたワークフロー手順です。各プロンプトは、テスト済みの複数ツールのオーケストレーションを通じて AI をガイドします。

プロンプト	パラメーター	機能
`/pass-rate`	`projects`	プラットフォーム横断の合格率と目標との比較
`/runtime-efficiency`	`projects`	マイルストーンとの差分を含む実行時メトリクス
`/automation-coverage`	`projects`	7 つの指標によるカバレッジと自動化取り込み率
`/executive-dashboard`	`projects`	朝会ですぐ使える 5 セクションのダッシュボード
`/release-readiness`	`project`, `milestone?`	根拠を含む Go／No-Go 評価
`/suite-coverage`	`projects`	スイートごとのカバレッジ表（TOTAL + TOTAL REGRESSION）
`/regression-summary`	`project`, `milestone?`, `build?`	リグレッション結果の概要、新規バグ、重大なバグ、最も遅いテスト
`/review-test-case`	`case_key`	テストケースを検証して改善
`/launch-triage`	`project`	リグレッション後の失敗分析
`/relaunch-regression-failures`	`projects`, `milestone?`, `build?`, `period?`	🆕 v9.1.0 失敗した起動を検出し、失敗を一括で再実行
`/feature-scoped-launch`	`project`, `feature`, `suite_name?`, `build?`	🆕 v9.1.0 機能キーワード → test_run_rules → ルートスイートごとに Build Now
`/flaky-review`	`project`	不安定なテストの検出と安定化計画
`/find-duplicates`	`project`, `suite_id?`	構造的および意味的な重複の分析
`/daily-qa-standup`	`projects`	アクションアイテムを含む毎日の朝会サマリー
`/automation-gaps`	`projects`	自動化バックログの優先順位付け
`/project-overview`	`project`	プロジェクトの包括的な健全性カード
`/session-metrics`	(なし)	現在のセッションでのツール使用統計を表示

簡単な例：

/executive-dashboard
  projects: android,ios,web

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🎯 マネジメント向けクイックコマンド

📈 毎日の朝会レポート

# Get yesterday's results
"Get platform results for last 7 days for project MCP"

# Check recent failures  
"Show me top 5 bugs from last week"

# Review recent launches
"Get all launches for project MCP from last 3 days"

🔍 テストスイートの最適化

# Basic duplicate analysis
"Analyze suite 12345 for duplicates with 80% similarity threshold"

# Advanced semantic analysis with step clustering
"Semantic analysis of suite 12345 with 85% step clustering and medoid selection"

# Analyze specific test cases for duplicates
"Analyze test cases MCP-123, MCP-124, MCP-125 for duplicates"

# Project-wide duplicate analysis (use with caution - large datasets)
"Analyze project MCP for test case duplicates with 85% similarity"

# Get detailed similarity matrix with pattern types
"Analyze suite 12345 for duplicates with similarity matrix included"

# Two-phase clustering with semantic insights
"Semantic duplicate analysis with step clustering threshold 90% and insights enabled"

# Enable clickable links for easy navigation
"Analyze suite 17585 for duplicates with clickable links enabled"

📊 週次マネジメントレポート

# Comprehensive project health
"Get all launches for project MCP with milestone filter"

# Platform performance analysis
"Get iOS and Android test results for the last month"

# Quality metrics
"Get all test cases by automation state for project MCP"

🎯 マイルストーンとリリース計画

# Milestone tracking
"Get project milestones for MCP with completion status"

# Build-specific results
"Get launches for build 'mcp-app-2.1.0-release' and milestone '2.1.0'"

# Release readiness
"Get automation readiness for all test cases in project MCP"

🐞 問題分析とトラブルシューティング

# Bug analysis
"Show me top 10 most frequent bugs with issue links"

# Failure investigation
"Get test run 12345 details with all test cases"

# Platform-specific issues
"Get Android test results for last 7 days with failure analysis"

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🎭 役割別のプロンプトとワークフロー

👩‍💻 手動 QA エンジニア

毎日のテストケースレビュー

"Get test case MCP-45 details and validate its quality"
"Show me all test cases in suite 18708 that need improvement"
"Validate test case MCP-67 and suggest specific improvements"
"Find test cases with title containing 'login' to review authentication tests"
"Get test cases from suite 491 with high priority for today's testing"

テストケースの作成と改善

"I'm writing a test case for login functionality. What should I include based on our quality standards?"
"Improve test case MCP-89 - it's missing some preconditions"
"Check if test case MCP-12 is ready for manual execution"

テストスイートの整理

"Show me the hierarchy of test suites for project MYAPP to understand the structure"
"Get all subsuites from Authentication suite to review test coverage"
"List test cases in suite 18708 and identify which ones need validation"
"Find test cases with title containing 'payment' to organize payment testing"
"Get all high priority test cases from suite 491 for release testing"

カバレッジ分析

"I executed test case MCP-34 manually. Here's what I did: [paste your execution notes]. Analyze coverage against the documented steps."
"Compare test case MCP-56 with this manual testing session: [paste session details]"

🤖 テスト自動化エンジニアと SDET

自動化準備状況の評価

"Validate test case MCP-78 for automation readiness"
"Get all test cases in suite 18708 and identify which ones are ready for automation"
"Check test case MCP-23 - does it have clear, unambiguous steps for automation?"
"Find test cases with title containing 'API' to prioritize API automation"
"Get automation priorities to understand which test cases to automate first"
"Get test cases from suite 491 with 'Not Automated' state for automation planning"

テストコードの生成

"Generate Java/Carina test code for MCP-45 based on this existing framework: [paste framework code]"
"Create JavaScript/Jest test for MCP-67 using this test structure: [paste test example]"
"Generate Python/Pytest code for MCP-89 with these page objects: [paste page object code]"

カバレッジの分析と検証

"Analyze test coverage for MCP-34 against this automated test: [paste test code]"
"Enhanced coverage analysis for MCP-56 with rules validation - here's my implementation: [paste code]"
"Compare test case MCP-78 steps with this Selenium test: [paste selenium code]"

フレームワークとの統合

"Generate test code for MCP-45 using our Carina framework with these page objects: [paste existing code]"
"Create test automation for MCP-67 that integrates with this CI/CD pipeline: [paste pipeline config]"
"Generate API test for MCP-89 using this RestAssured setup: [paste API test framework]"

バッチ自動化の分析

"Validate all test cases in Authentication suite for automation readiness"
"Generate coverage report for all test cases in project MYAPP"
"Identify test cases in suite 18708 that have automation blockers"
"Find test cases with title containing 'regression' for automation sprint planning"
"Get test cases from suite 491 created after 2025-01-01 with high priority for next automation cycle"
"Get automation priorities and states to create automation roadmap"

👨‍💻 開発者

テストケースの理解

"Get test case MCP-45 details to understand what I need to implement"
"Show me test cases related to login functionality in project MYAPP"
"Explain test case MCP-67 requirements in developer-friendly format"
"Find test cases with title containing 'authentication' for my feature development"
"Get high priority test cases from suite 491 that I need to implement"

実装の検証

"I implemented this feature: [paste code]. Analyze coverage against test case MCP-34"
"Here's my API implementation: [paste code]. Check coverage against test case MCP-56"
"Validate my UI implementation against test case MCP-78: [paste component code]"

テスト用コードの生成

"Generate unit tests for test case MCP-45 using Jest framework"
"Create integration tests for MCP-67 based on this API: [paste API code]"
"Generate test data setup for MCP-89 using this database schema: [paste schema]"

バグの分析

"Get test execution results for launch 118685 to understand recent failures"
"Show me top bugs from last week related to my feature area"
"Get detailed bug review for Android project from last 14 days"
"Show me comprehensive failure information for hashcode 1051677506"
"What are the top 50 bugs affecting our project this month?"
"Give me a summary of bug failures with reproduction dates from last 7 days"
"Analyze test case MCP-34 - why might it be failing in automation?"

👔 テストマネージャーとチームリーダー

チームの品質指標

"Get quality metrics for all test cases in project MYAPP"
"Show me test cases that need improvement in suite 18708"
"Generate quality report for test cases created this month"
"Find test cases with title containing 'critical' to assess critical path quality"
"Get automation priorities to align team efforts with business priorities"
"Get test cases from suite 491 with high priority that need quality improvements"

テストスイートの分析

"Show me the complete test suite hierarchy for project MYAPP"
"Analyze test coverage across all suites in project MYAPP"
"Get automation readiness status for all test cases in Authentication suite"

チームのパフォーマンスと計画

"Get test execution results by platform for the last 30 days"
"Show me top 10 most frequent bugs to prioritize fixes"
"Analyze test case quality trends in project MYAPP"
"Get all launches for project MYAPP from last 30 days with milestone tracking"
"Show me platform results for last 7 days to track team performance"
"Get test runs with status 'FAILED' from last week for team retrospective"

プロセスの改善

"Validate all test cases in suite 18708 to identify common quality issues"
"Generate improvement recommendations for test cases created by junior team members"
"Analyze which test cases are consistently failing automation"
"Get top 10 bugs from last month to identify process improvements"
"Show me test runs with detailed failure analysis for process optimization"
"Get automation readiness metrics across all test cases"
"Find test cases with title containing 'flaky' to address test stability"
"Get test cases from suite 491 with medium priority that could be automated"
"Get automation priorities to optimize team resource allocation"

レポート作成とステークホルダーとのコミュニケーション

"Generate comprehensive test coverage report for project MYAPP in markdown format"
"Get test execution summary for launch 118685 for stakeholder presentation"
"Show me test quality metrics and improvement suggestions for quarterly review"
"Get platform results by period for executive dashboard"
"Create milestone progress report with test execution data"
"Generate weekly team performance report with launch and bug metrics"

日常の管理タスク

"Get all launches for project MYAPP from yesterday"
"Show me top 5 bugs from last 7 days with issue links"
"Get platform results for iOS and Android from last week"
"Check automation readiness for upcoming release milestone"
"Get test run details for failed runs from last 24 hours"
"Show me project milestones and their completion status"

🏢 プロジェクトオーナーとプロダクトマネージャー

プロジェクトの健全性の概要

"Get overall test coverage status for project MYAPP"
"Show me test execution results by platform for the last quarter"
"Generate project testing health report in markdown format"
"Get all launches for project MYAPP with milestone and build tracking"
"Show me platform results summary for executive review"
"Get project milestones with completion status and testing metrics"

機能のテスト状況

"Get test cases related to [feature name] in project MYAPP"
"Show me test execution results for [feature name] functionality"
"Analyze test coverage for [epic/story] requirements"
"Get launches filtered by milestone for feature release tracking"
"Show me test runs for specific build versions"

品質保証の指標

"Get quality metrics for all test cases in project MYAPP"
"Show me test case validation results and improvement areas"
"Generate testing quality report for stakeholder presentation"
"Get top bugs analysis for quality trend assessment"
"Show me automation vs manual testing ratio across the project"
"Find test cases with title containing 'smoke' to assess smoke test coverage"
"Get automation priorities to communicate testing strategy to stakeholders"
"Get test cases from suite 491 with critical priority for risk assessment"

リスク評価

"Show me top 10 most frequent bugs in project MYAPP"
"Get test cases that are not ready for automation and assess risk"
"Analyze test execution trends to identify potential quality risks"
"Get platform-specific failure rates for the last month"
"Show me test runs with high failure rates for risk mitigation"
"Get milestone-based testing progress for release risk assessment"

計画とリソースの割り当て

"Get automation readiness assessment for all test cases in project MYAPP"
"Show me test cases that need quality improvement and estimate effort"
"Analyze test suite structure to identify optimization opportunities"
"Get testing resource utilization by platform and time period"
"Show me milestone testing progress for sprint planning"
"Get comprehensive launch analysis for capacity planning"
"Find test cases with title containing 'performance' to plan performance testing"
"Get automation priorities to allocate automation resources effectively"
"Get test cases from suite 491 created in last month to plan review sessions"

経営陣向けレポート

"Generate executive dashboard with platform results and bug trends"
"Get quarterly testing metrics with milestone progress"
"Show me ROI analysis of automation vs manual testing efforts"
"Create board-ready testing status report with key metrics"
"Get testing velocity trends for project timeline assessment"

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📖 出力形式

すべてのツールで複数の出力形式を利用できます。

json - 構造化データ（デフォルト）
markdown - セクションと表を含む、整形された出力
string - 人が読みやすいテキストの要約
dto - 生データオブジェクト

例：

"Get test case PROJ-123 in markdown format"
"Show me test suites as JSON"

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⚙️ 設定オプション

環境変数

# Required (STDIO mode) / Optional (HTTP selfauth mode — see below)
ZEBRUNNER_URL=https://your-instance.zebrunner.com/api/public/v1
[email protected]
ZEBRUNNER_TOKEN=your_api_token

# Optional - HTTP Authentication Mode
MCP_AUTH_MODE=selfauth             # Enable per-user credential form (Mode 3)
MCP_TRANSPORT=http                 # Use HTTP transport
PORT=3000                          # HTTP server port
TOKEN_STORE_KEY=your-secret        # Encryption key for stored credentials
TOKEN_STORE_PATH=./tokens.enc      # Path for encrypted credential store

# Optional - Basic Settings
DEBUG=false                        # Enable detailed logging (default: false)
DEFAULT_PAGE_SIZE=100             # Default items per page (optional)
MAX_PAGE_SIZE=100                 # Maximum items per page (optional)

# Optional - Intelligent Rules System
ENABLE_RULES_ENGINE=true          # Enable intelligent rules (auto-detected if rules file exists)
MCP_RULES_FILE=custom-rules.md    # Custom technical rules file (optional)
MIN_COVERAGE_THRESHOLD=70         # Minimum coverage percentage (optional)
REQUIRE_UI_VALIDATION=true        # Require UI validation in tests (optional)
REQUIRE_API_VALIDATION=true       # Require API validation in tests (optional)

インスタンス設定ファイル（`zebrunner-config.json`）

MCP サーバーには、インスタンス固有の設定を含む zebrunner-config.json がプロジェクトのルートに用意されています。このファイルをカスタマイズして、サーバーをお使いの Zebrunner ワークスペースに合わせてください。ファイルが見つからない場合や、値が無効な場合は、組み込みのデフォルト値が自動的に使用されます。

{
  "projectAliases": {
    "web": "WEB",
    "android": "AND",
    "ios": "IOS",
    "api": "WEB"
  },
  "testConnectionProjectKey": "MCP",
  "widgetTemplates": {
    "RESULTS_BY_PLATFORM": 8,
    "TOP_BUGS": 4,
    "BUG_REVIEW": 9,
    "FAILURE_INFO": 6,
    "FAILURE_DETAILS": 10
  },
  "dashboardNames": {
    "weeklyResults": "Weekly results",
    "bugsReproRate": "Bugs repro rate"
  },
  "platformMap": {
    "web": [],
    "api": ["api"],
    "android": [],
    "ios": ["ios"]
  },
  "featureAreaKeywords": {
    "quicklog": "Search & Quick Log",
    "search": "Search & Quick Log",
    "notification": "Notifications"
  },
  "localeTestRunRules": {
    "enabled": true,
    "projectKeys": ["AND", "IOS", "WEB"],
    "enUsOnlyFeatureSuites": ["Plans", "Workout Routines", "Recipe Discovery"],
    "suiteNameMatch": "includes"
  },
  "relaunchFailures": {
    "excludeLaunchNamePatterns": ["Performance"],
    "maxLaunchesPerPlatform": 50
  }
}

キー	説明
`projectAliases`	短縮名（`web`、`android`、`ios`、`api` など）を Zebrunner のプロジェクトキー（`WEB`、`AND`、…）に対応付けます。レポートツール、スキャフォールドウィザードの選択機能、`adv_prepare_jira_automation_plan`、テスト影響範囲のルーティング、および `platformByProjectKey` が設定されていない場合の Jira プラットフォーム推定に使用されます。
`testConnectionProjectKey`	環境変数が設定されていない場合に、`adv_test_reporting_connection` ツールが使用するプロジェクトキーです。
`widgetTemplates`	レポートツールが使用する SQL ウィジェットテンプレートの数値 ID です。これらの ID はテナント固有です。レポートにデータが表示されない場合は、お使いの Zebrunner インスタンスを確認してください。
`dashboardNames`	ウィジェット SQL クエリで使用するダッシュボードの表示名です。Zebrunner ワークスペースのダッシュボード名と一致している必要があります。
`platformMap`	プラットフォームのエイリアスを、ウィジェット SQL の `PLATFORM` フィルター値に対応付けます。
`featureAreaKeywords`	回帰安定性レポートでテスト名を機能領域に分類するために使用する、キーワードとラベルの対応付けです。アプリケーションの機能構成に合わせてカスタマイズしてください。
`localeTestRunRules`	プロジェクト単位の Build Now ルールです。詳しくは以下をご覧ください。ロケールが `en_US` 以外の場合に、`adv_start_launch` が使用します。
`relaunchFailures`	プロジェクト単位の再実行ルールです。詳しくは以下をご覧ください。`/relaunch-regression-failures` が使用し、`adv_rerun_launch_failures` から参照されます。

個々のキーは省略できます。含めたキーのみがデフォルト値を上書きします。

プロジェクト固有の自動化ルール（`localeTestRunRules` と `relaunchFailures`）

これらのオプションブロックでは、プロジェクトごとの起動変更ワークフローを設定します。読み取り専用ツール、TCM ツール、または設定範囲外のプロジェクトには影響しません。

localeTestRunRules — 有効なロケールが en_US 以外の場合の adv_start_launch（Jenkins の Build Now）:

サブキー	説明
`enabled`	マスタースイッチです。`false` に設定すると、ロケールに基づく NOT_TAGS ロジック全体が無効になります。
`projectKeys`	ルールを適用する Zebrunner プロジェクトキーです（例：`["MCP", "DEF"]`）。ほかのプロジェクトは変更されません。
`enUsOnlyFeatureSuites`	英語のみの TCM フィーチャースイート名です。プレビュー時に `test_run_rules` の `NOT_TAGS` によって自動的に除外されます。
`suiteNameMatch`	`"exact"` または `"includes"` — フィーチャースイート ID の検出時にスイート名を照合する方法です。

relaunchFailures — /relaunch-regression-failures プロンプトと一括再実行のガイダンス:

サブキー	説明
`excludeLaunchNamePatterns`	障害の検出時にスキップする起動名です（大文字と小文字を区別しない部分文字列一致）。デフォルト：`["Performance"]`。
`maxLaunchesPerPlatform`	プロンプトのワークフローにおけるプラットフォームごとの上限です（デフォルトは `50` で、`adv_rerun_launch_failures` の最大値と一致します）。

/feature-scoped-launch は Jenkins の suite_path に zebrunner-config.json を使用しません。プロンプトは引数や最近の起動履歴から解決するか、ユーザーに確認します。

例

CUSTOMER 形式のデプロイ（リポジトリの zebrunner-config.json に含まれるデフォルト設定）：

"localeTestRunRules": {
  "enabled": true,
  "projectKeys": ["MCP", "DEF", "WEB"],
  "enUsOnlyFeatureSuites": ["Plans", "Workout Routines", "Recipe Discovery"],
  "suiteNameMatch": "includes"
},
"relaunchFailures": {
  "excludeLaunchNamePatterns": ["Performance"],
  "maxLaunchesPerPlatform": 50
}

汎用／CUSTOMER 以外のデプロイ（例：デモ用にプロジェクト MCP のみを使用し、ロケールによる除外は行わない場合）：

"projectAliases": { "web": "WEB", "android": "AND", "ios": "IOS", "api": "WEB" },
"testConnectionProjectKey": "MCP",
"localeTestRunRules": { "enabled": false },
"relaunchFailures": {
  "excludeLaunchNamePatterns": [],
  "maxLaunchesPerPlatform": 50
}

環境変数による最小限のオーバーライド（ファイルをマウントしない Docker/K8s 環境の場合）：

ZEBRUNNER_CONFIG_JSON='{"localeTestRunRules":{"enabled":false},"relaunchFailures":{"excludeLaunchNamePatterns":["Benchmark"]}}'

関連項目：docs/RESOURCES_AND_PROMPTS.md では、プロンプトとツールがこれらの設定をどのように使用するかを説明しています。

ユーザーごとの Zebrunner URL（v8.1.0+）

MCP_AUTH_MODE=selfauth を指定して HTTP モードで実行し、ZEBRUNNER_URL を設定していない場合、各ユーザーはログインフォームで自分の Zebrunner インスタンス URL を入力します。これにより、1 つの MCP サーバーが異なる Zebrunner 組織のユーザーにサービスを提供するマルチテナントホスティングが可能になります。

ログインフォームにZebrunner URLフィールドが表示されます（例：https://mcp.zebrunner.com）
ユーザーは /settings で URL や認証情報を更新したり、接続を解除したりできます
ユーザーごとの URL は、トークンストア内で認証情報とともに暗号化されて保存されます
環境変数として ZEBRUNNER_URL が設定されている場合、URL フィールドは非表示になり、環境変数の値が全体で使用されます（従来の動作から変更はありません）

ルールシステムの設定

ルールシステムは、プロジェクトのルートにあるルールファイルを自動的に検出して使用します。

自動検出

プロジェクトのルートに mcp-zebrunner-rules.md ファイルがある場合、ルールエンジンは自動的に有効になります。

カスタムルールファイル

次の 3 種類のルールをカスタマイズできます。

テストケースレビューのルール（test_case_review_rules.md）

# Custom Test Case Review Rules

## Rule 1: Title Quality
- Titles must be descriptive and specific
- Minimum length: 10 characters
- Should not contain vague terms like "test", "check"

## Rule 2: Test Steps
- Each step must have clear action and expected result
- Steps should be numbered and sequential
- Avoid combining multiple actions in one step

分析チェックポイント（test_case_analysis_checkpoints.md）

# Custom Analysis Checkpoints

## Independence Assessment
- [ ] Can this test case run independently?
- [ ] Are all preconditions explicitly stated?
- [ ] No dependencies on other test cases?

## Automation Readiness
- [ ] All steps are unambiguous?
- [ ] Technical feasibility confirmed?
- [ ] Stable selectors available?

技術ルール（mcp-zebrunner-rules.md）

# Technical Configuration

## Coverage Thresholds
- Overall Coverage: 80%
- Critical Steps: 95%
- UI Validation Steps: 85%

## Framework Detection
**Java/TestNG**:
- Keywords: @Test, TestNG, WebDriver
- File patterns: *Test.java, *Tests.java

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🧪 セットアップのテスト

ヘルスチェックを実行する

npm run test:health

API 接続をテストする

npm run smoke

テストスイート全体を実行する

npm test

特定の種類のテストを実行する

npm run test:unit           # Fast unit tests
npm run test:integration    # API integration tests
npm run test:e2e           # End-to-end tests

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🔍 トラブルシューティング

よくある問題

「Authentication failed」または401エラー

✅ ZEBRUNNER_LOGIN と ZEBRUNNER_TOKEN を確認してください
✅ APIトークンがまだ有効であることを確認してください
✅ Zebrunnerでユーザーに適切な権限があることを確認してください

「Project not found」または404エラー

✅ プロジェクトキーのスペルを確認してください（例：「myapp」ではなく「MYAPP」）
✅ Zebrunnerでプロジェクトへのアクセス権があることを確認してください
✅ Zebrunnerのすべてのインスタンスで利用できるとは限らないエンドポイントがあります

「Connection timeout」エラー

✅ ZEBRUNNER_URL が正しいことを確認してください
✅ ネットワークからZebrunnerインスタンスにアクセスできることを確認してください
✅ 設定でタイムアウトを延長してみてください

MCP連携が動作しない

✅ dist/server.js へのパスが正しいことを確認してください
✅ プロジェクトが正常にビルドされたことを確認してください（npm run build）
✅ MCP設定で環境変数が設定されていることを確認してください
✅ Claude Desktop/Codeのログでエラーメッセージを確認してください

`adv_about_mcp_tools` に「Total tools: 0」と表示される

✅ v9.2.9+ にアップグレードしてください（npm/Dockerでのインストール用に、ツールカタログが dist/ に含まれます）
✅ アップグレード後に再ビルドしてください：npm run build（git cloneの場合）、またはパッケージを再インストール／Dockerイメージをプルしてください

ルールエンジンが動作しない

✅ .env ファイルで ENABLE_RULES_ENGINE=true になっていることを確認してください
✅ ルールファイルが存在し、意味のある内容が記載されていることを確認してください
✅ ルールファイルを変更した後、MCP サーバーを再起動してください
✅ デバッグログでルールの解析エラーを確認してください

デバッグモード

問題のトラブルシューティング用に詳細なログを有効にします：

DEBUG=true

以下が表示されます：

APIリクエストとレスポンス
エラーの詳細とスタックトレース
パフォーマンス指標
機能の利用可否
ルールの解析と検証の詳細

ヘルプの利用

ログを確認する - デバッグモードを有効にし、エラーメッセージを確認します
接続をテストする - npm run test:health を実行します
設定を確認する - .env ファイルをもう一度確認します
Zebrunnerの権限を確認する - ユーザーに適切なアクセス権があることを確認します
ルールファイルを検証する - ルールファイルに意味のある内容が記載されていることを確認します
問題を報告する - バグを見つけた場合は、https://github.com/maksimsarychau/mcp-zebrunner/issues で問題を作成してください

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🎯 ワークフローの例

ワークフロー 1：テストケースレビュー（手動QA）

1. "Get test case PROJ-123 details"
2. "Validate test case PROJ-123"
3. "Improve test case PROJ-123 with specific suggestions"
4. "Check if test case PROJ-123 is ready for manual execution"

ワークフロー 2：テスト自動化（SDET）

1. "Validate test case PROJ-456 for automation readiness"
2. "Generate Java/Carina test code for PROJ-456"
3. "Analyze coverage between test case and my implementation"
4. "Get automation readiness assessment"

ワークフロー 3：実装の検証（開発者）

1. "Get test case PROJ-789 details to understand requirements"
2. "Analyze coverage for PROJ-789 against my implementation"
3. "Generate unit tests based on test case requirements"
4. "Validate implementation completeness"

ワークフロー 4：品質管理（チームリーダー）

1. "Get quality metrics for all test cases in project MYAPP"
2. "Show me test cases that need improvement"
3. "Generate team quality report"
4. "Identify automation readiness across the project"

ワークフロー 5：プロジェクトの健全性（プロダクトマネージャー）

1. "Get overall test coverage status for project MYAPP"
2. "Show me test execution results by platform"
3. "Generate project testing health report"
4. "Identify quality risks and improvement opportunities"

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🔧 高度な機能

一括操作

複数のテストケースを一度に処理します：

"Validate all test cases in suite 18708"
"Generate coverage report for all test cases in project MYAPP"
"Improve all test cases that have quality issues"

カスタム出力形式

必要な形式でデータを取得します：

"Get test cases as JSON for API integration"
"Show test suite hierarchy in markdown for documentation"
"Generate quality report in markdown for stakeholder presentation"

フィルタリングと検索

必要な情報を正確に見つけます：

"Get test cases created after 2025-01-01"
"Find test cases with automation state 'Manual'"
"Show me test cases that are not ready for automation"

ルールベースの分析

インテリジェントな検証を活用します：

"Validate test case PROJ-123 using custom rules from my-project-rules.md"
"Enhanced coverage analysis with framework-specific rules"
"Generate improvement suggestions based on team quality standards"

📚 関連ドキュメント

📖 ツールのリファレンス

TOOLS_CATALOG.md - 自然言語の使用例を含む、すべての 76 個の adv_* ツールの完全なカタログ
docs/TEST_PROMPTS.md - ツールごとのテストプロンプト。§18 では 22 個すべてのダッシュボードウィジェットを扱います（MCP + APIで検証）
docs/archive/TCM_TAM_WIDGET_BACKLOG.md - アーカイブ済みのウィジェットテンプレート ↔ MCP対応表（最新版：TEST_PROMPTS §18）
docs/RESOURCES_AND_PROMPTS.md - MCPリソースとプロンプト — 完全な使用ガイド、リファレンステーブル、コントリビューターガイド
INSTALL-GUIDE.md - 📥 インストールとセットアップの手順ガイド

🧠 インテリジェントルールシステム

docs/INTELLIGENT_RULES_SYSTEM.md - 🧠 3層インテリジェントルールシステムの完全ガイド
docs/archive/RULES_QUICK_REFERENCE.md - ⚡ ルールシステムのコマンドと設定のクイックリファレンス

📋 ルールファイル（カスタマイズ可能）

test_case_review_rules.md - 🎯 品質の中核となる基準と作成ガイドライン
test_case_analysis_checkpoints.md - ✅ 100件以上の詳細な検証チェックポイント
mcp-zebrunner-rules.md - ⚙️ テスト生成とカバレッジ分析の技術設定

🔍 専門ガイド

docs/archive/SCREENSHOT_ANALYSIS.md - 📸 スクリーンショットのダウンロードと視覚分析ガイド
change-logs.md - 📝 バージョン履歴と機能の更新
GitHub Release v9.1.0 - 🆕 v9.1.0 リリースノート — ローンチのミューテーション、プロンプト、設定

🛠️ 機能ドキュメント

docs/TERMINOLOGY.md - 📖 テスト、テストケース、テスト実行、ローンチ — 用語集とカウント規則
docs/archive/NEW_LAUNCHER_TOOL.md - ローンチおよびレポートツールの詳細情報
docs/archive/SUITE_HIERARCHY.md - スイート階層機能の完全ガイド
docs/archive/TEST_CASE_VALIDATION_IMPLEMENTATION.md - テストケース検証システムの詳細
docs/archive/ENHANCED_VALIDATION_FEATURES.md - 高度な検証および改善機能

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🤝 貢献

リポジトリをフォークします
機能ブランチを作成します
適切なテストを追加して変更を行います
すべてのテストが成功することを確認します：npm test
プルリクエストを送信します

📄 ライセンス

ライセンス

このプロジェクトは、特にソフトウェアがネットワークサービスとしてデプロイされる場合に、MCP サーバーへのすべての改善をオープンソースのままにするため、AGPL-3.0 のライセンスを採用しています。

サーバーを変更して、ユーザーがネットワーク経由で操作する方法で実行する場合（例：Claude Desktop / Cursor クライアント）、変更後のソースコード全体をそれらのユーザーに提供する必要があります。

商用利用は許可されています。クローズドソースでの変更またはエンタープライズライセンスについては、作者にお問い合わせください。詳細については、LICENSE.md ファイルを参照してください。

🎉 準備完了です！

セットアップが完了したら：

npm run test:health で接続をテストします
MCP サーバーを使うようにAI アシスタントを設定します
テストケースについて質問を始めます！

最初に試すコマンドの例：

「プロジェクト [YOUR_PROJECT_KEY] のテストスイートを一覧表示して」
「テストケース [YOUR_TEST_CASE_KEY] の詳細を取得して」
「テストケース [YOUR_TEST_CASE_KEY] を検証して」
「テストスイートの階層を見せて」

インテリジェントなルールシステムが、テストケースが品質基準を満たし、手動実行と自動化の両方に対応できるよう支援します。テストをお楽しみください！🚀

初回プッシュ：Mon Sep 22 00:54:41 2025 +0200

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Advanced Zebrunner MCP Server

Advanced Zebrunner MCP Server について

主な機能

活用シーン

MCP 対応

設定

ツール

詳細

Advanced Zebrunner MCP Server

🔥 このサーバーの特長

📑 目次

🎯 このツールについて

🧠 インテリジェントルールシステム

このツールの特長

🎯 テストケースレビューのルール（test_case_review_rules.md）

✅ テストケース分析チェックポイント（test_case_analysis_checkpoints.md）

⚙️ MCP Zebrunner ルール（mcp-zebrunner-rules.md）

ルールの連携方法

重要な理由

プロジェクトに合わせたルールのカスタマイズ

📋 前提条件

必要な知識

ソフトウェア要件

Node.js がインストールされているか確認する方法

🚀 クイックスタートガイド

ステップ 1：コードを取得する

オプション A：リポジトリをクローンする（推奨）

オプション B：ダウンロードして展開する

ステップ 2：依存関係をインストールする

ステップ 3：Zebrunner 接続を設定する

Zebrunner API トークンの取得方法：

ステップ 4：プロジェクトをビルドする

ステップ 5：接続をテストする

🔄 新しいバージョンへの更新

現在のバージョンを確認する

更新手順

🔧 使用方法

方法 1：Claude Desktop/Code で使用する（推奨）

代替方法：コマンドラインとの連携（Claude Code）

方法 2：スタンドアロンサーバーとして実行する

開発モード（自動再読み込みあり）

本番モード

方法 3：スマート URL ベースの分析 🚀

📋 対応する URL パターン

✨ 高度な使い方

📖 URL パターンのリファレンス

🎯 URL ベースの分析を使う理由

💡 プロのヒント

🤝 デュアル MCP セットアップ（公式 zebrunner ＋ Advanced）

🛠️ 利用可能なツール

トークン効率の高い読み取り

📋 テストケース管理

コアテストケースツール

テストケースの一括操作

テストケースの変更履歴

🌳 テストスイートの階層と構成

スイートの管理

スイート分析ツール

🔧 ミューテーションツール

テストスイートのミューテーション

テストケースのミューテーション

🔍 テストカバレッジと分析

テスト影響分析（PR／コード変更） (v9.2.8)

カバレッジ分析

重複分析

🧪 テストコードの生成と検証

AI 搭載ツール

🚀 起動と実行の管理

起動操作 ⭐ マネージャーに必須

📊 レポートと分析

テスト失敗分析 🆕 画期的な機能

スクリーンショット分析とビジュアルフォレンジック 🎯 v4.11.0 で強化

プラットフォームと結果の分析 ⭐ 管理に不可欠

プロジェクトの検出

🏃 テスト実行の管理

パブリック API のテスト実行 ⭐ 分析に強力

設定の管理

📎 MCP リソースとプロンプト（新機能）

リソース — @ によるコンテキスト注入

プロンプト — / ワークフローコマンド

🎯 テストケースレビューのルール（`test_case_review_rules.md`）

✅ テストケース分析チェックポイント（`test_case_analysis_checkpoints.md`）

⚙️ MCP Zebrunner ルール（`mcp-zebrunner-rules.md`）

🤝 デュアル MCP セットアップ（公式 `zebrunner` ＋ Advanced）

リソース — `@` によるコンテキスト注入

プロンプト — `/` ワークフローコマンド

インスタンス設定ファイル（`zebrunner-config.json`）

プロジェクト固有の自動化ルール（`localeTestRunRules` と `relaunchFailures`）

`adv_about_mcp_tools` に「Total tools: 0」と表示される