关于 TesterArmy
TesterArmy 是一个由 Agent 执行的 QA 测试平台,可在网页与移动应用上以接近真实用户的方式运行测试。其命令行工具 testerarmy(ta)可管理已保存的测试并在云端排队执行。适合希望在每次 Pull Request 中验证应用的团队。
主要功能
- 01使用自然语言步骤创建和管理已保存测试
- 02在已保存环境中运行浏览器与移动端检查
- 03支持等待结果并以 JSON 输出运行记录
- 04托管 MCP 服务,使用 OAuth 登录
适用场景
- 01在 Pull Request 中验证预览环境的改动
- 02让编码 Agent 获取具体的测试结果作为反馈
- 03通过命令行批量运行冒烟测试分组
MCP 相关
该项目提供托管的远程 MCP 服务(Streamable HTTP),供 Claude Code、Codex、Cursor 等客户端连接,使其可以运行和查看 TesterArmy 测试。
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。
https://tester.army/mcpclaude mcp add --transport http tester-army-testerarmy https://tester.army/mcp{"mcpServers":{"tester-army-testerarmy":{"type":"http","url":"https://tester.army/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"tester-army-testerarmy":{"type":"http","url":"https://tester.army/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"tester-army-testerarmy":{"type":"http","url":"https://tester.army/mcp"}}}{"mcpServers":{"tester-army-testerarmy":{"serverUrl":"https://tester.army/mcp"}}}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
详细介绍
快速入门 | 文档 | 平台 | API 密钥 | 技能 | MCP | 示例
像真实用户一样测试应用的 Agent。
TesterArmy CLI(testerarmy / ta)可在 TesterArmy 控制面板中管理 QA 覆盖范围,
并将运行任务加入队列,在 TesterArmy 云端执行。
- 使用自然语言步骤创建和整理已保存的测试。
- 针对已保存的环境运行浏览器和移动端检查。
- 等待结果,并通过 JSON 输出查看运行记录。
- 为编码 Agent 提供具体的验证反馈。
从这里开始:
https://github.com/user-attachments/assets/f7524c3f-018e-46eb-9bae-cb69335fda64
快速入门
全局安装:
npm install -g testerarmy
然后创建 API 密钥:
tester.army/dashboard/profile/api-keys
进行身份验证(任选一种方式):
ta auth
或者无需安装即可运行:
npx testerarmy --help
查找项目及其已保存的测试,然后等待云端运行:
ta projects list --json
ta tests list --project <projectId> --json
ta tests run <testId> --wait --json
使用列表命令返回的 ID。不带 --wait 时,命令成功只表示运行任务已加入队列。若要验证开发更改,请将云端可访问的预览或隧道 URL 保存为项目环境,并使用 --env <nameOrSlug> 选择该环境。
技能安装
使用 skills CLI 安装:
npx skills add tester-army/cli
MCP 服务和插件
TesterArmy 也以托管 MCP 服务的形式运行,地址为 https://tester.army/mcp(Streamable HTTP)。它通过 OAuth 使用你的 TesterArmy 账户登录,因此无需创建或粘贴 API 密钥。
Claude Code:
claude mcp add --transport http testerarmy https://tester.army/mcp
Codex:
codex mcp add testerarmy --url https://tester.army/mcp
或者将其添加到 ~/.codex/config.toml,然后运行 codex mcp login testerarmy:
[mcp_servers.testerarmy]
url = "https://tester.army/mcp"
Cursor:打开 Customize 并搜索 testerarmy,或点击市场列表中的 Add to Cursor。如果插件尚未列出,请手动将服务添加到 ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"testerarmy": {
"url": "https://tester.army/mcp"
}
}
}
此仓库也是一个插件,可同时安装 MCP 服务和 testerarmy-cli 技能。
Claude Code:运行 /plugin marketplace add tester-army/cli,然后运行 /plugin install testerarmy@testerarmy-agent-skills。
Codex:此仓库也是一个插件市场,因此在 Plugins Directory 中出现 TesterArmy 之前,你可以从这里添加:
codex plugin marketplace add tester-army/cli
codex plugin add testerarmy@testerarmy-agent-skills
此插件会为你注册托管服务;只需使用 codex mcp login testerarmy 登录一次,或者接受 ChatGPT 应用在安装时显示的登录提示。在 ChatGPT 桌面应用中,于 Codex 打开此仓库,该市场就会作为来源显示在 Plugins 标签页中。
服务及其工具的完整参考文档:https://docs.tester.army/cli/mcp
示例
使用 examples/ 中的 Markdown 场景作为编写参考,通过 ta tests create 创建已保存的仪表板测试。
examples/TESTER.mdexamples/tests/01-landing-page.mdexamples/tests/02-auth-smoke.mdexamples/tests/03-project-create.mdexamples/prompts/ad-hoc-regression.md
运行已保存的冒烟测试组:
ta groups list --project <projectId> --json
ta tests run --group <groupId> --project <projectId> --wait --json
参与贡献
欢迎提交 PR,尤其是:
- 提升技能质量并改进参考资料
- 改进问题模板和分流流程
- 增加更贴近实际场景的测试示例
许可证
MIT
评论
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。