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Cucumberstudio

CucumberStudio MCP服務器項目,為AI應用提供CucumberStudio平臺數據的上下文服務
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什麼是CucumberStudio MCP 服務器?

CucumberStudio MCP 服務器是一個基於Model Context Protocol(MCP)的API服務,旨在連接CucumberStudio平臺與AI助手。它允許開發者通過AI工具獲取CucumberStudio項目中的上下文信息,如特徵文件、場景等,並支持生成或修改測試內容。

如何使用CucumberStudio MCP 服務器?

首先需要安裝Node.js環境並配置API密鑰,然後啟動服務器即可開始使用。您可以通過提供的API接口獲取數據或進行資源調整。

適用場景

適用於需要高效管理自動化測試流程的企業或團隊,尤其是那些希望利用人工智能提升測試效率的開發人員。

主要功能

數據獲取從CucumberStudio API中提取項目的特徵、場景以及其他相關信息。
AI上下文支持為AI助手提供有關CucumberStudio項目結構的上下文信息。
資源編輯允許用戶通過API修改現有測試資源,例如更新特徵文件或添加新場景。

優勢與侷限性

優勢
無縫整合CucumberStudio與AI助手。
簡化測試資源管理和維護工作。
提高測試自動化水平,節省開發時間。
侷限性
依賴於CucumberStudio API的可用性。
需要一定的技術基礎來設置和運行服務器。

如何使用

克隆倉庫
通過Git克隆本項目的代碼到本地環境。
安裝依賴
安裝所需的Node.js依賴項。
配置環境變量
創建.env文件並填入API令牌和端口號。
啟動服務器
執行命令以啟動MCP服務器。

使用案例

生成新的測試場景向AI助手請求生成一個針對特定功能模塊的新測試場景。
更新已有特徵文件通過API調用更新已存在的特徵文件內容。

常見問題

如何確保API令牌的安全性?
是否支持多種編程語言的集成?
如果遇到API連接失敗怎麼辦?

相關資源

官方文檔
詳細的API文檔和使用指南。
GitHub 代碼倉庫
開源代碼庫,方便開發者參與貢獻。
演示視頻
快速瞭解MCP服務器的工作原理。
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
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