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Kilotest

Kilotest

远程服务
kilotest.com开发工具4今天更新

关于 Kilotest

Kilotest 是面向前端团队和 AI 平台的网页质量测试与报告服务。它组合 12 种规则引擎评估无障碍性、可用性和 Web 标准,也能测试仅在内网可访问的页面。

主要功能

  1. 01测试无障碍性、可用性和 Web 标准
  2. 02组合 12 种规则引擎
  3. 03通过 Testaro 工作进程执行测试
  4. 04通过网页、API 和 MCP 提供报告
  5. 05测试内网工作进程可访问的页面

适用场景

  1. 01检查网页的无障碍问题
  2. 02核查 HTML、CSS、ARIA 和 WCAG
  3. 03从内网工作进程测试内部页面

MCP 相关

Kilotest 提供基于可流式传输 HTTP 的 MCP 服务,地址为 https://kilotest.com/mcp,供 AI 平台和模型调用网页测试服务。该端点无需身份验证。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://kilotest.com/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

12

此工具无需参数。

详细介绍

Kilotest

npm version license MCP Registry GitHub stars Indexed on TensorBlock MCP Index

用于测试和报告前端 Web 质量的集成服务

功能

此应用使用 12 种规则引擎组成的集成,对网页的前端质量进行测试(即无障碍性、易用性和 Web 标准,包括 HTML、CSS、ARIA 和 WCAG)。

Kilotest 使用的测试范式在以下论文中有探讨:

Kilotest 为人类用户提供 Web 服务,为 AI 平台提供 MCP 服务(可流式传输的 HTTP,无需身份验证),并提供用于编程访问的 API。

Kilotest 的测试由一个或多个工作进程(测试 Agent)执行。它们从 Kilotest 获取任务、执行任务,并将结果报告发送回 Kilotest。这些 Agent 是 Testaro 包的实例。因此,Kilotest 测试的页面无需位于公共互联网,只需能被为 Kilotest 执行测试的 Testaro 工作进程访问即可。因此,在专用内部网中运行的一个或多个 Testaro 工作进程,既可以测试内部页面,也可以测试从内部网可访问的外部页面。

活跃的 Kilotest 生产实例可能需要多个 Testaro 工作进程来处理负载,因为测试一个网页通常需要 2 到 4 分钟,而且每个工作进程一次只测试一个页面。

在本地使用 1 个工作进程快速入门

安装

在以下步骤中,主机 T 和 K 可以是同一台主机,也可以是两台不同的主机。主机 T 可以运行 Debian stable、Ubuntu LTS、Windows 或 macOS。主机 K 可以是任何能够运行最新 LTS 版本 Node.js 的服务主机。如果主机 T 和 K 不同,则两者都必须允许 https 流量,且主机 K 必须允许来自主机 T 的 https 请求。

  1. 将 Testaro 项目 克隆到主机 T 上的新目录中。
  2. 在该目录中安装 Testaro 依赖项:npm install。
  3. 更新 Testaro 依赖项并重新构建:npm run deps。
  4. 将 Kilotest 仓库克隆到主机 K 上的新目录中。
  5. 在该目录中安装 Kilotest 依赖项:npm install。
  6. 将 kilotest 目录中的 env.testaro 文件复制到 testaro 目录中的 .env,并将 .env 中的 __placeholder__ 值替换为实际值。
  7. 将 kilotest 目录中的 env.example 文件复制到同一目录下新建的 .env 文件中,并将 .env 中的 __placeholder__ 值替换为实际值。TESTARO_WORKERS 是一个 JSON 对象,将每个 Testaro 工作进程的 ID 映射到包含其 secret 和 name 的对象;工作进程的 ID 和密钥必须与该工作进程 .env 中的 NETWATCH_URL_WORKER_ID 和 NETWATCH_URL_AUTH 值相匹配。工作进程使用 HTTP Basic Authorization 标头(id:secret,经 base64 编码)对每个请求进行身份验证;截至目前,已发布的 Testaro 软件包尚未发送此标头,因此此方案需要相应更新 Testaro 的 netWatch.js 请求代码(仅需发送该标头;无需更改 Testaro 对任务或报告的处理方式)。ID 是凭据,绝不会公开;Kilotest 会将 name 写入任务和报告的 sources.worker 属性,而 Testaro 不会读取或修改该属性,因此它与 sources.agent(Testaro 自有、未经信任且由其自行报告的标签,Kilotest 会忽略)是不同的属性。请选择一个适合出现在 Kilotest 提供的每份报告中的 name。ALLOW_INTERNAL_TARGETS 控制此部署是否可能被诱导去测试位于私有、环回或链路本地地址的页面;更改其默认值前,请参阅 SERVICE.md。
用法
  1. 在 testaro 目录中,让 Testaro 开始监听任务:node call netWatch true nn true,其中 nn 是两次检查新任务之间等待的秒数。请注意,Kilotest 承诺几乎立即审核,并在批准后立即执行测试和复测的“指令”,通常总耗时为 2 到 4 分钟。这一承诺意味着 nn 必须保持较小。建议设为 10 到 20。
  2. 在 kilotest 目录中,启动 Kilotest 服务:node index。
参与贡献

欢迎贡献!你可以使用 GitHub issues 发起讨论并提出更改建议。如果你想贡献代码,请 fork 此仓库并创建 pull request。

将 Kilotest 作为服务运行

有关如何将 Kilotest 作为服务运行的说明,请参阅 SERVICE.md 文件。

将 Kilotest 用作 AI 工具

Kilotest 不仅是一个 Web 应用,也是一个 API 和 MCP 服务。AI 平台和模型可以通过这些接口使用 Kilotest。

使用 kilotest.com 上 MCP 服务的模型可访问以下公共 URL:https://kilotest.com/mcp。该 MCP 服务已在多个注册目录中登记。详情请参阅 AI-TOOLS.md。

更多文档:

维护

以下是维护当前部署的 Kilotest 时需要执行的常规步骤。

无 API 变更

在功能分支中进行更改,且不涉及任何 API 或工具契约变更时:

  1. 暂存并提交所有更改,也可选择推送。
  2. 执行 npm run prePR -- <level>(major、minor 或 patch)。
  3. 提交拉取请求。
  4. 所有检查通过后,将更改压缩合并到 main,并在 GitHub 上删除功能分支。
  5. 执行 npm run postPR(使用交互式浏览器身份验证)。
  6. 等待 npmjs.com 完成发布处理。
  7. 使用 git pull、npm ci 和 pm2 restart kilotest(但不要运行 npm audit fix),在公共服务上部署更新后的 main 分支。
API 变更

在功能分支中进行 API 或工具契约变更时:

  1. lhm.plugin.json:将其转换为与 api/schemas.ts 和 mcp.ts 相匹配。
  2. llms.txt、llms-full.txt、capability.md、README.md:更新参数名称和路径名称。
  3. 暂存并提交所有更改,也可选择推送。
  4. 执行 npm run prePR -- <level>(major、minor 或 patch)。
  5. 提交拉取请求。
  6. 所有检查通过后,将更改压缩合并到 main。
  7. 执行 npm run postPR(使用交互式浏览器身份验证)。
  8. 等待 npmjs.com 完成发布处理。
  9. 使用 git pull、npm ci 和 pm2 restart kilotest(但不要运行 npm audit fix),在公共服务上部署更新后的 main 分支。
  10. 访问 RapidAPI Studio,并通过上传重新生成的 openapi-3.0.yaml,在 Hub Listing → Definitions → CI/CD → Import OpenAPI 中更新 API 定义。

如果任何步骤失败,请参阅 docs/AI-TOOLS.md 中的详细故障排除说明。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。