MCP Jacoco Reporter

🚀 MCP-JaCoCo

MCP-JaCoCoは、JaCoCoのコードカバレッジレポートを大規模言語モデル（LLMs）で使用するのに適した形式に変換するサーバーツールです。これにより、人工知能による分析がより効率的かつ有効に行えるようになります。

🚀 クイックスタート

MCP-JaCoCoは、ソフトウェア開発における人工知能と大規模言語モデルの役割がますます重要になる中、従来のJaCoCoコードカバレッジレポートのXML形式がAIツールによる処理や分析に適していないという問題を解決します。このツールは、これらのレポートをLLMに友好的な形式に変換し、開発チームに多くの利点をもたらします。

✨ 主な機能

• スマートな変換：JaCoCoのXMLレポートをLLMに適したJSON形式に変換します。
• 柔軟なカバレッジタイプ：複数のカバレッジ指標（命令、分岐、行など）をサポートします。
• 効率的な処理：高速かつ軽量なレポート処理を行います。
• 構造化された出力：AIが処理しやすいように整理されたJSON形式で出力します。
• カスタマイズ可能な分析：特定の指標でカバレッジデータをフィルタリングできます。

📦 インストール

uvを使用してMCP-JaCoCoをインストールし、以下のように設定します。

{
  "mcpServers": {
     "mcp-jacoco-reporter-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "/Users/crisschan/workspace/pyspace/mcp-jacoco-reporter/mcp-jacoco-reporter-server.py"
      ],
      "env": {
        "COVERED_TYPES": "nocovered, partiallycovered, fullcovered"
      },
      "alwaysAllow": [
        "jacoco_reporter_server"
      ]
    }
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

[
    {
        "sourcefile": "PasswordUtil.java",
        "package": "com/cicc/ut/util",
        "lines": {
            "nocovered": [],
            "partiallycovered": []
        },
        "branch": {
            "nocovered": [],
            "partiallycovered": []
        }
    },
    {
        "sourcefile": "UserServiceImpl.java",
        "package": "com/cicc/ut/service/impl",
        "lines": {
            "nocovered": [
                32,
                40,
                51,
                67
            ],
            "partiallycovered": []
        },
        "branch": {
            "nocovered": [],
            "partiallycovered": []
        }
    }
]

解決した問題

• 複雑な形式：JaCoCoの高密度XMLレポートをAIで使用しやすいように簡素化します。
• 分散データ：カバレッジ指標を1つのアクセスしやすい場所に集約します。
• 遅い分析：時間のかかる手動レビューを削減します。
• 統合障害：生データをAIツールと互換性のある形式にします。

なぜ重要か

人工知能と大規模言語モデルがソフトウェア開発における役割を増している中、従来のJaCoCoコードカバレッジレポートは、人間には有用ですが、そのXML形式はAIツールによる処理や分析に適していません。MCP-JaCoCoはこのギャップを埋め、これらのレポートをLLMに友好的な形式に変換することで、開発チームに次のような大きな利点をもたらします。

• 意味のあるコードカバレッジの要約を迅速に生成する
• 未テストまたはテスト不足のコードを簡単に識別する
• 新しいテストケースのスマートな提案を提供する
• AI支援のテスト計画を自動化する
• カバレッジ結果の文書化を簡素化する

MCP-JaCoCoは、チームが人工知能の可能性を最大限に活用し、テストワークフローの効率と洞察力を向上させるのに役立ちます。