Debugg Ai MCP

🚀 🧪 Debugg AI官方MCP服务器

这是一个由AI驱动的浏览器自动化和端到端测试服务器，实现了模型上下文协议（MCP）。它旨在帮助AI代理通过自然语言和CLI工具测试UI更改、模拟用户行为，并分析运行中的Web应用程序的视觉输出。

端到端测试曾经是一场噩梦。不仅设置起来困难，而且随着应用程序的更改，管理也变得十分棘手。而Debugg AI的MCP服务器提供了一种全新的测试方式，你再也不必担心设置playwright、本地浏览器或代理的问题。它采用完全远程管理的浏览器，只需通过安全的tunnel连接到本地或远程运行的服务器即可。

这意味着在运行测试时不会有烦人的Chrome弹出窗口，无需管理Chrome或Playwright版本，最重要的是 - 零配置。你只需获取一个API密钥，并将我们添加到你的MCP服务器列表中。

如果你之后想重新运行这些测试，或者创建一套测试用例在CI / CD管道中运行，你可以在仪表板 - Debugg.AI应用程序中查看所有历史测试结果。

✨ 主要特性

• 🧠 MCP协议支持 完整的MCP服务器实现，支持CLI和工具注册表。

• 🧪 端到端测试自动化 通过debugg_ai_test_page_changes工具，根据用户故事或自然语言描述触发UI测试。

• 🌐 本地主机Web应用集成 使用模拟用户流程，在任何localhost端口上测试你正在运行的开发应用程序。

• 🧾 MCP工具通知 向客户端发送带有步骤描述和UI状态目标的实时进度更新。

• 🧷 截图支持 为大语言模型捕获页面的最终视觉状态，并支持图像渲染。

• 🧱 标准输入输出服务器兼容 通过标准输入/输出连接到任何与MCP兼容的客户端（如Claude Desktop、LangChain代理等）。

💻 使用示例

输入提示："测试创建账户和登录的能力"

结果：

**任务完成**

- 持续时间：86.80秒
- 最终结果：成功完成使用电子邮件 'alice.wonderland1234@example.com' 创建账户并登录的任务。
- 状态：成功

完整演示：

观看更深入的完整用例演示

📦 安装指南

确保你已经创建了一个免费账户并生成了一个API密钥 - DebuggAI

选项1：NPX（本地开发）

npx -y @debugg-ai/debugg-ai-mcp

当你在测试或将其集成到Claude Desktop或你自己的AI代理等工具中时，可以使用此方法。

选项2：Docker

docker run -i --rm --init \
  -e DEBUGGAI_API_KEY=your_api_key \
  -e TEST_USERNAME_EMAIL=your_test_email \
  -e TEST_USER_PASSWORD=your_password \
  -e DEBUGGAI_LOCAL_PORT=3000 \
  -e DEBUGGAI_LOCAL_REPO_NAME=your-org/your-repo \
  -e DEBUGGAI_LOCAL_BRANCH_NAME=main \
  -e DEBUGGAI_LOCAL_REPO_PATH=/app \
  -e DEBUGGAI_LOCAL_FILE_PATH=/app/index.ts \
  quinnosha/debugg-ai-mcp

📚 详细文档

🧰 MCP工具：debugg_ai_test_page_changes

描述

对正在运行的Web应用程序进行端到端测试，测试用自然语言描述的UI功能或流程。允许任何代码生成平台中的AI代理快速评估建议的更改，并确保新功能按预期工作。

输入参数

🧪 Claude桌面配置示例

{
  "mcpServers": {
    "debugg-ai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@debugg-ai/debugg-ai-mcp"],
      "env": {
        "DEBUGGAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY",
        "TEST_USERNAME_EMAIL": "test@example.com",
        "TEST_USER_PASSWORD": "supersecure",
        "DEBUGGAI_LOCAL_PORT": 3000,
        "DEBUGGAI_LOCAL_REPO_NAME": "org/project",
        "DEBUGGAI_LOCAL_BRANCH_NAME": "main",
        "DEBUGGAI_LOCAL_REPO_PATH": "/Users/you/project",
        "DEBUGGAI_LOCAL_FILE_PATH": "/Users/you/project/index.ts"
      }
    }
  }
}

🔐 环境变量

🧑‍💻 本地开发

# 克隆仓库并安装依赖
npm install

# 复制测试配置并插入你的凭证
cp test-config-example.json test-config.json

# 在本地运行MCP服务器
npx @modelcontextprotocol/inspector --config debugg-ai-mcp/test-config.json --server debugg-ai-mcp

📁 仓库结构

.
├── e2e-agents/             # 端到端浏览器测试运行器
├── services/               # DebuggAI API的客户端
├── tunnels /               # 与远程Web浏览器的安全连接
├── index.ts                # 主MCP服务器入口
├── Dockerfile              # Docker构建配置
└── README.md

🧱 构建依赖

• 模型上下文协议SDK

💬 反馈与问题

如果你遇到了bug、有新的想法或需要集成帮助，请提交一个问题或直接联系DebuggAI团队。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，版权所有 © 2025 DebuggAI。

Made with 🩸, 💦, and 😭 in San Francisco