Locust

🚀 ローカル群載テスト MCP サーバー

このサーバーは、Locust を用いた負荷テストを行う Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装です。Locust 負荷テスト機能と AI 駆動開発環境をシームレスに統合しています。

✨ 主な機能

• 使いやすい Model Context Protocol フレームワークの統合
• ヘッドレスモードとグラフィカルインターフェースモードの両方をサポート
• テストパラメータ（ユーザー数、生成率、実行時間）の設定が可能
• Locust 負荷テストを実行するためのシンプルな API
• テスト実行のリアルタイム出力
• HTTP/HTTPS プロトコルをネイティブでサポート
• カスタムタスクシナリオをサポート

🔧 前提条件

始める前に、以下のものをインストールしてください。

• Python 3.13 以上
• uv パッケージマネージャー（インストールガイド）

📦 インストール手順

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/qainsights/locust-mcp-server.git

2. 必要な依存関係をインストールします：

uv pip install -r requirements.txt

3. 環境変数を設定します（オプション）： プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成します：

LOCUST_HOST=http://localhost:8089  # テストのデフォルトホスト
LOCUST_USERS=3                     # デフォルトのユーザー数
LOCUST_SPAWN_RATE=1               # ユーザー生成率
LOCUST_RUN_TIME=10s               # デフォルトのテスト時間

🚀 クイックスタート

1. Locust テストスクリプト（例: hello.py）を作成します：

from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")

    @task(3)
    def view_items(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
            time.sleep(1)

    def on_start(self):
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

2. 好みの MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf など）で以下の設定を使用して MCP サーバーを構成します：

{
  "mcpServers": {
    "locust": {
      "command": "/Users/naveenkumar/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/naveenkumar/Gits/locust-mcp-server",
        "run",
        "locust_server.py"
      ]
    }
  }
}

3. 大規模言語モデルでテストを実行します。例えば、hello.py を分析するために Locust テストを実行 と入力します。Locust MCP サーバーは以下のツールを使用してテストを開始します：

• run_locust：設定オプションに基づいてテストを実行します（ヘッドレスモード、ホスト、時間、ユーザー数、生成率を含む）

💻 使用例

基本的な使用法

from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")

    @task(3)
    def view_items(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
            time.sleep(1)

    def on_start(self):
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

📚 ドキュメント

🔧 Locust テストの実行

run_locust(
    test_file: str,
    headless: bool = True,
    host: str = "http://localhost:8089",
    runtime: str = "10s",
    users: int = 3,
    spawn_rate: int = 1
)

パラメータの説明：

• test_file：Locust テストスクリプトのパス
• headless：ヘッドレスモード（True）またはグラフィカルインターフェース（False）で実行するかどうか
• host：デフォルトのテストホストアドレス
• runtime：デフォルトのテスト時間
• users：デフォルトのユーザー数
• spawn_rate：ユーザー生成率

✨ 使用シナリオ

• 性能テスト：異なるユーザー数と生成率を設定することで、高同時アクセスシナリオをシミュレートします。
• 安定性テスト：極端な負荷下でのシステムの安定性と応答能力を検証します。
• ストレステスト：システムのボトルネックを特定し、その耐圧能力を評価します。

📄 注意事項

• インストールされている Python のバージョンが要件（3.13 以上）を満たしていることを確認してください。
• 高負荷テストを実行する際には、システムリソースの使用状況を監視することをお勧めします。
• 性能問題が発生した場合は、コードを最適化するか、ハードウェアリソースを増やすことを検討してください。

以上の手順に従えば、Locust ベースの負荷テストを簡単に設定して実行し、AI 駆動の開発環境に統合することができます。