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Tesults MCP

Tesults MCP

本地服务
github.com/tesults开发工具02 周前更新
代码仓库

关于 Tesults MCP

Tesults MCP 是面向 AI Agent 和兼容 MCP 的工具的服务端，可查询 Tesults 测试结果、目标和分析信息。它提供仅报告模式，将操作限制为报告与分析。

主要功能

  1. 01查看测试结果和目标
  2. 02获取测试分析信息
  3. 03仅报告模式
  4. 04创建、编辑和删除目标
  5. 05重新生成令牌

适用场景

  1. 01调查测试失败和回归
  2. 02通过 AI Agent 查看测试运行
  3. 03将实例限制为报告操作

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 Tesults 结果、分析信息和目标操作工具。设置 `TESULTS_READ_ONLY=true` 后，仅开放报告与分析工具，并在本地阻止非 GET 请求。

#testing#test-automation#playwright#jest#pytest#cypress#ci-cd#reporting#developer-tools

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": {
    "tesults": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tesults-mcp"
      ],
      "env": {
        "TESULTS_API_TOKEN": "<TESULTS_API_TOKEN>",
        "TESULTS_READ_ONLY": "<TESULTS_READ_ONLY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y tesults-mcp
需要配置的环境变量
TESULTS_API_TOKEN密钥Tesults API token - obtain from your Tesults project configuration
TESULTS_READ_ONLYSet to true for reporting-only mode: only the reporting and insight tools are exposed and non-GET API requests are blocked locally

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
npmtesults-mcp1.1.0

工具

11

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
limitstring否要返回的目标数量上限
cursorstring否来自先前响应的分页游标

详细介绍

tesults-mcp

Tesults MCP 服务。将 AI Agent 和兼容 MCP 的工具连接到你的 Tesults 测试结果、洞察和目标。

文档

完整的设置和使用文档：https://www.tesults.com/docs/api/mcp

快速开始

claude mcp add tesults-mcp npx tesults-mcp -e TESULTS_API_TOKEN=your-api-token

仅报告模式

在 MCP 服务的环境中，将 TESULTS_READ_ONLY=true 与 TESULTS_API_TOKEN 一同设置。这仅会开放七个报告和洞察工具。 不会注册目标创建、编辑、删除和令牌重新生成工具， 并且会在本地阻止非 GET API 请求。

省略此设置或将其设为 false 时，现有配置保持不变。 这是对 MCP 服务的限制，并不会降低 API 令牌的权限。请妥善保管令牌。洞察工具仍可在服务端生成并缓存 AI 分析；它们不会更改你的测试结果或目标。

请求会在 60 秒后超时，响应大小限制为 10 MiB。 对于大型结果集，请减少请求的运行次数，或使用 cases=false 获取摘要。 API 故障会作为工具错误返回，而不是成功的答复。

这些选项适用于此源代码版本；发布后需要更新安装才能使用。 它们不会更改已安装的已发布软件包。

离线检查

运行 node --test tests/hardening.test.js。测试不会调用 Tesults，也不会使用真实令牌。

许可证

MIT

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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。