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Qmesh Mcp

Qmesh Mcp

本地服务
github.com/onedaysoftware-support开发工具025 周前更新

关于 Qmesh Mcp

Qmesh Mcp 是用于查询 QMesh 众测数据和管理测试任务的 MCP 服务。QA 团队和 AI Agent 可检索缺陷模式与平台信息,并通过 API 密钥提交信号、跟踪人工测试。

主要功能

  1. 01查看平台指标和测试者排名
  2. 02搜索去标识化缺陷模式
  3. 03创建并跟踪众测任务
  4. 04提交 AI 质量信号供人工验证
  5. 05列出任务缺陷并导出报告

适用场景

  1. 01QA 期间查看常见缺陷模式
  2. 02为产品流程发起众测
  3. 03发布前跟踪任务发现
  4. 04生成发布就绪报告

MCP 相关

向 MCP 客户端提供只读 QMesh 查询和需 API 密钥的操作工具。操作工具可提交 AI 信号、创建并跟踪任务、列出缺陷及导出报告。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"qmesh": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@q-mesh/mcp"
],
"env": {
"QMESH_USER_TOKEN": "<QMESH_USER_TOKEN>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @q-mesh/mcp
需要配置的环境变量
QMESH_USER_TOKEN密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@q-mesh/mcp

工具

10

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

QMesh MCP 服务

npm version License: MIT Node MCP

通过 Claude Code、Cursor、Claude Desktop、Codex 及任何其他 Model Context Protocol 客户端查询 QMesh 众包测试平台。

QMesh 将AI 检测到的信号与人工 QA 判断相结合,生成发布置信度决策。此 MCP 服务可让 AI 助手按需呈现 QMesh 数据,并且(经过身份验证后)将 AI 检测到的质量问题提交到 QMesh 的 Signal Engine,供人工验证。


演示

Claude Desktop 中的 QMesh MCP — search_bug_patterns 返回真实模式

Claude Desktop 使用 search_bug_patterns,通过 QMesh 中真实且去标识化的模式回答 QA 问题。


工具

只读(无需身份验证)
工具说明
verify_install 🆕MCP 连接冒烟测试。安装后首先调用此工具以确认一切正常——返回状态、工具数量和建议的后续提示词
get_platform_stats平台整体指标——测试人员、获得 QA 认证的测试人员、企业、缺陷、任务
get_leaderboard按日 / 周 / 月 / 年查看测试人员排名,包含 QIS、严重 / 高危缺陷数量和有效率
list_pricing_plans公开测试方案,包含预算、功能和退款政策
search_bug_patterns去标识化的 Bug Pattern 知识库——场景模板、检测技术、检查清单。可按类别、严重程度、领域或自由文本筛选
操作工具(需要 API Key)
工具说明
submit_ai_signal为你拥有的任务提交 AI 检测到的质量信号。QMesh 会进行去重、评分(置信度 × 严重程度 × 模式匹配),并将高价值信号转交人工 QA
create_test_task 🆕在 QMesh 上启动新的众包测试任务。目前无需付费(budget=0,行为与其他免费 QMesh 任务相同):真实测试人员可能会接手并报告缺陷。每个 API 密钥 24 小时内最多创建 5 个任务
get_task_status 🆕跟踪任务进度:状态,以及按严重程度和状态分组的缺陷数量
list_bugs 🆕获取任务上报告的缺陷;可按严重程度 / 状态筛选;每次最多 100 个
export_report 🆕生成 Markdown 发布就绪报告(严重程度 / 状态表格、排名前 10 的缺陷)。适用于 AI 部署决策、发布到 Slack/Notion,或添加 PR 评论

🆕 = 在 v0.5.0 中新增。4 个操作工具支持 AI Agent 自主启动和跟踪众包测试,无需人工干预——无需离开 IDE,即可打通从“AI 发现缺陷”到“人工验证”的完整流程。


安装

npx -y @q-mesh/mcp

或进行全局安装:

npm install -g @q-mesh/mcp

Claude Desktop

将以下内容添加到 Claude Desktop 配置中:

  • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows:%AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

精简配置(只读工具):

{
  "mcpServers": {
    "qmesh": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@q-mesh/mcp"]
    }
  }
}

启用 submit_ai_signal:

{
  "mcpServers": {
    "qmesh": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@q-mesh/mcp"],
      "env": {
        "QMESH_API_KEY": "qk_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

在 Windows 上,用 cmd /c 包装 npx:

{
  "mcpServers": {
    "qmesh": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "npx", "-y", "@q-mesh/mcp"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。锤子图标应显示10 个 QMesh 工具(5 个只读工具 + 5 个操作工具;后者需要 QMESH_API_KEY)。

**提示:**先让 Claude "use qmesh verify_install"——即可立即进行冒烟测试,无需身份验证。

获取 QMESH_API_KEY

5 个操作工具(submit_ai_signal、create_test_task、get_task_status、list_bugs、export_report)需要此密钥。4 个只读工具无需密钥即可使用。

  1. 登录 q-mesh.com(该账号必须是目标任务的所有者,或是管理员)。
  2. 前往 Settings → API Keys,然后点击 Create API Key。
  3. 为密钥命名(例如“Claude Desktop”),并复制以 qk_ 开头的生成密钥。

    ⚠️ 完整密钥只会显示一次——关闭对话框前请先保存。

  4. 将密钥粘贴到配置中的 env.QMESH_API_KEY。

API 密钥长期有效(默认 90 天),可随时在同一页面撤销。

旧版:QMESH_USER_TOKEN(已弃用)

如果暂时无法创建 API Key,仍可使用 Supabase JWT 作为备用方案——从 DevTools → Local Storage → sb-cvizjnidcgonqsrwxubz-auth-token 中提取 access_token。注意:JWT 大约 1 小时后过期,因此不建议长期使用。


Claude Code / Cursor / Codex / 其他 MCP 客户端

使用相同的 stdio 传输配置。请参阅客户端的 MCP 设置文档。


示例提示词

安装完成后,尝试在 Claude 中使用以下提示词:

只读(无需身份验证):

  • “展示本周的 QMesh 排行榜”
  • “QMesh 提供哪些测试计划?包含哪些内容?”
  • “目前 QMesh 上有多少名测试人员?”
  • “搜索 QMesh 中有关 XSS 的 Bug 模式”
  • “QMesh 记录了哪些常见的表单 UX Bug?”
  • “列出 QMesh 中所有严重的安全 Bug 模式”

需要身份验证(面向任务所有者):

  • “我正在测试自己的 QMesh 任务 <task-id>,登录页面接受不存在的账号。请将其作为严重程度为 high 的 AI 信号提交。”
  • “对我的产品运行无障碍检查,并将发现的任何 WCAG 违规作为信号提交到任务 <task-id>。”

操作工具(v0.5+):

  • “为我的电商结账流程启动一次 QMesh 测试——标题为‘Cart 結帳流程驗收’,描述为‘验证完整的购物车到付款流程在移动版 Safari 和 Chrome 上正常运行’,优先级 high,最长 7 天。”
  • “展示 QMesh 任务 <task-id> 的状态——发现了多少个 Bug?严重程度如何?”
  • “列出任务 <task-id> 上所有仍待处理的严重和高严重程度 Bug。”
  • “为任务 <task-id> 生成一份发布就绪情况 Markdown 报告,以便我决定是否部署。”

信号引擎的工作原理

  Your AI agent              QMesh                    Human QA
 (Claude / Cursor)       Signal Engine                on QMesh
     │                      │                           │
     │──submit_ai_signal──▶ │                           │
     │                      │─ dedupe ────────────▶     │
     │                      │  (same title + task?)     │
     │                      │                           │
     │                      │─ score ─────────────▶     │
     │                      │  (conf × severity ×       │
     │                      │   pattern bonus)          │
     │                      │                           │
     │                      │─ route ──────────────────▶│
     │                      │  (score ≥ 0.5)            │
     │                      │                           │ ← promotes valid
     │                      │                           │   or dismisses
     │                      │                           │
     │                      │◀─ visible to task owner ──│

AI 能扩大测试覆盖面。人工 QA 提供判断。QMesh 将两者结合,作出发布信心评估。


开发

git clone https://github.com/onedaysoftware-support/qmesh-mcp
cd qmesh-mcp
npm install
npm run build
node dist/index.js       # stdio — connects to any MCP client
冒烟测试
printf '%s\n' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"t","version":"0.0.1"}}}' \
  '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}' | node dist/index.js

应列出全部 10 个工具。


路线图

当前版本(0.5.x):10 个工具——5 个只读工具 + 5 个操作工具(需要 API Key)。

自 0.3 以来已完成:

  • ✅ API Key 机制(长期有效、可撤销,取代 JWT)
  • ✅ create_test_task(目前无需付款)
  • ✅ get_task_status / list_bugs / export_report

计划中:

  • get_release_readiness —— 根据信号、Bug 和覆盖率综合计算 QCI 分数(未来的旗舰工具)
  • subscribe_to_task —— 通过服务器发送事件 / webhook,在新 Bug 出现时接收通知
  • 自定义模式库 —— 按组织注入模式(你们的风格规范、误报列表)

关注 github.com/onedaysoftware-support/qmesh-mcp 获取更新。

故障排除

“Failed to spawn process: No such file or directory” — MCP 客户端在 PATH 中找不到 npx。尝试使用绝对路径:/opt/homebrew/bin/npx(macOS 上使用 Homebrew)或 /Users/you/.nvm/versions/node/vXX.X.X/bin/npx(nvm)。

submit_ai_signal 提示 “permission denied” — JWT 已过期,或者你不是任务所有者(提交要求 tasks.business_id = auth.uid() 或具有管理员角色)。

submit_ai_signal 返回 “invalid or expired api key” — 你的 QMESH_API_KEY 可能输入有误、已撤销或已超过 90 天有效期。前往 q-mesh.com Settings → API Keys 创建一个新密钥。

submit_ai_signal 返回 “permission denied” — 你要操作的任务不属于该 API 密钥的所有者(或者所有者不是管理员)。

create_test_task 返回 “rate limit exceeded” — 你在过去 24 小时内使用每个 API 密钥创建了 5 个任务。请等待,或使用其他 API 密钥。

create_test_task 提示 “title must be at least 5 characters” / “description must be at least 20 characters” — 设置这些最低要求是为了让真实测试人员清楚实际要测试什么。请让标题具体明确,描述具有可操作性。

get_task_status / list_bugs / export_report 返回 “task does not belong to api key owner” — 该 API 密钥的所有者不是任务的 business_id(也不是管理员)。请使用由任务创建者持有的密钥。


更新日志

0.5.1 (2026-05-10)
  • ✨ 新增 verify_install — 为首次安装者提供即时冒烟测试(无需身份验证)
  • 🩹 将从安装到首次成功的等待时间从几分钟缩短至几秒
0.5.0 (2026-05-10)
  • ✨ 新增 4 个 B 端操作工具:create_test_task、get_task_status、list_bugs、export_report
  • ✨ AI Agent 现在可以直接在 Claude Code / Cursor / Codex 中自主发起并跟踪众测任务
  • 🆓 create_test_task 目前无需付费(budget=0)
  • 🛡️ 每个 API 密钥每 24 小时最多创建 5 个任务
0.4.0
  • ✨ API 密钥身份验证机制(有效期长、可撤销)取代了写入工具使用的 1 小时 JWT
0.3.x
  • 5 个工具:4 个只读工具 + submit_ai_signal

许可证

MIT © Oneday Software

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第一次接触 MCP?

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。