Cucumberstudio

CucumberStudio MCPサーバープロジェクトは、AIアプリケーションにCucumberStudioプラットフォームのデータのコンテキストサービスを提供します。

開発者ツール人工知能チャットボット #テスト自動化 #AI統合 #APIサービス #コンテキストプロトコル .JavaScript

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 6.4K

更新時間 : 2025-04-28

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CucumberStudio MCPサーバーとは？

CucumberStudio MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）に基づくAPIサービスで、CucumberStudioプラットフォームとAIアシスタントを接続することを目的としています。開発者はAIツールを通じて、CucumberStudioプロジェクト内のコンテキスト情報（特徴ファイル、シナリオなど）を取得でき、テスト内容の生成や変更もサポートされています。

CucumberStudio MCPサーバーの使い方は？

まず、Node.js環境をインストールし、APIキーを設定する必要があります。その後、サーバーを起動すると使用を開始できます。提供されているAPIインターフェースを通じて、データを取得したり、リソースを調整したりすることができます。

適用シナリオ

自動化テストプロセスを効率的に管理する必要がある企業やチーム、特に人工知能を利用してテスト効率を向上させたい開発者に適しています。

主要機能

データ取得

CucumberStudio APIからプロジェクトの特徴、シナリオ、その他の関連情報を抽出します。

AIコンテキストサポート

AIアシスタントにCucumberStudioプロジェクト構造に関するコンテキスト情報を提供します。

リソース編集

ユーザーがAPIを通じて既存のテストリソースを変更できます。例えば、特徴ファイルを更新したり、新しいシナリオを追加したりすることができます。

利点

CucumberStudioとAIアシスタントをシームレスに統合します。

テストリソースの管理とメンテナンス作業を簡素化します。

テスト自動化レベルを向上させ、開発時間を節約します。

制限

CucumberStudio APIの可用性に依存します。

サーバーの設定と実行には一定の技術的基礎が必要です。

使い方

リポジトリをクローンする

Gitを使用して、このプロジェクトのコードをローカル環境にクローンします。

依存関係をインストールする

必要なNode.js依存関係をインストールします。

環境変数を設定する

.envファイルを作成し、APIトークンとポート番号を入力します。

サーバーを起動する

コマンドを実行してMCPサーバーを起動します。

使用例

新しいテストシナリオを生成する

AIアシスタントに特定の機能モジュールに対する新しいテストシナリオの生成を依頼します。

既存の特徴ファイルを更新する

API呼び出しを通じて既存の特徴ファイルの内容を更新します。

よくある質問

APIトークンの安全性をどのように確保するか？

複数のプログラミング言語の統合はサポートされていますか？

API接続に失敗した場合はどうすればいいですか？

🚀 CucumberStudio MCP サーバー

このプロジェクトは、CucumberStudio API用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装しています。CucumberStudioプラットフォームからコンテキストを提供し、AI駆動のアプリケーションがCucumberStudioデータに関連するさまざまなAI操作を実行できるようにします。

🚀 クイックスタート

このMCPサーバーを使用することで、AIアシスタントはCucumberStudio APIからデータを取得し、CucumberStudioのプロジェクトや機能などのコンテキスト情報を提供し、AIによるテストシナリオの生成や変更を行うことができます。

✨ 主な機能

CucumberStudio APIからデータを取得することができます。
CucumberStudioのプロジェクト、機能、シナリオなどのリソースに関するコンテキスト情報を提供します。
AIによるテストシナリオ、機能、その他のCucumberStudioリソースの生成と変更を可能にします。

📦 インストール

前提条件

Node.js（v18+）
npm または yarn
CucumberStudio APIトークン

インストール手順

このリポジトリをクローンします。
依存関係をインストールします。
```
npm install
```
または
```
yarn install
```
ルートディレクトリに.envファイルを作成し、以下の内容を記述します。
```
CUCUMBER_STUDIO_API_TOKEN=your_api_token_here
PORT=3000
```

サーバーの起動

サーバーを起動します。

npm start

または

yarn start

💻 使用例

基本的な使用法

以下のコマンドを使用してサーバーを起動し、APIエンドポイントを利用できます。

npm start

高度な使用法

CucumberStudio APIからデータを取得し、AIによる操作を行うために、以下のAPIエンドポイントを使用できます。

📚 ドキュメント

API エンドポイント

このMCPサーバーは以下のエンドポイントを公開しています。

エンドポイント	説明
`GET /context`	CucumberStudioからコンテキストを取得します。
`POST /apply`	CucumberStudioリソースに変更を適用します。
`GET /schema`	MCPサーバーのスキーマを取得します。