Perfrunner MCP Server について
Perfrunner MCP Server は、perfrunner の静的なテスト設定とクラスター設定を参照するためのプロトタイプです。Couchbase にインフラ設定データを保存するパフォーマンスチームを対象としています。
主な機能
- 01テスト設定へのアクセス
- 02クラスター設定へのアクセス
- 03Couchbase で設定と結果を保存
- 04全文検索の利用
活用シーン
- 01perfrunner のテスト設定を検索
- 02クラスター設定データを確認
- 03保存済みのパフォーマンス設定を検索
MCP 対応
テスト設定やクラスター設定など、perfrunner の設定情報を MCP 経由で提供します。
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。
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
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
Perfrunner MCP Server
Perfrunner の静的構成、つまりテスト構成とクラスター構成に関する情報を提供する Model Context Protocol（MCP）です。
概要
パフォーマンスチームのインフラストラクチャとやり取りする MCP サーバーのプロトタイプ兼お試し用プレイグラウンドです。
機能
- テスト構成と結果を保存するため、Couchbase サーバーと連携します
- Full Text Search（FTS）を利用します
- 基本的な MCP 機能
構成
プロジェクトのルートに必要な構成を含む .env ファイルを作成します（用意されている .env.example ファイルをコピーして編集できます）。
cp .env.example .env
# Edit the .env file with your specific configuration
MCP サーバーの実行
make
データの読み込み
scripts/configs_to_server.py を使用して、.test ファイルと .spec ファイルを Couchbase サーバークラスターに読み込みます。
テストファイルを読み込むには、次のコマンドを使用します。
uv run scripts/configs_to_server.py test path/to/my/test-directory/
クラスター仕様を読み込むには、次のコマンドを使用します。
uv run scripts/configs_to_server.py cluster path/to/my/cluster-spec-directory/
コメント
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。