关键词

AI上下文LLM工具自动化测试代码生成辅助智能编码代理

项目简介

Rocketship AI上下文服务是一个专门为LLM (大型语言模型) 客户端设计的MCP (Model Context Protocol) 服务器。它旨在以标准化的方式向AI编码代理提供有关Rocketship测试框架的丰富上下文信息和可调用工具，从而使LLM能够更智能地理解、生成、运行和维护集成测试。该服务通过动态加载Rocketship CLI的最新能力、测试示例、文档和Schema信息，为LLM提供实时、准确的知识。

主要功能点

  • 托管和管理资源: 提供Rocketship测试配置文件（YAML）的Schema定义，帮助LLM理解文件结构和语法。托管丰富的测试示例和最佳实践，作为LLM生成新测试的参考。
  • 注册和执行工具:
    • 'get_rocketship_examples': 获取特定Rocketship功能或用例的真实测试示例。
    • 'suggest_test_structure': 基于项目类型和用户流程建议合适的测试文件结构和组织方式。
    • 'get_schema_info': 提供当前Schema信息，用于验证测试文件的正确语法和结构。
    • 'get_cli_guidance': 提供当前Rocketship CLI的命令行使用模式和命令，指导LLM如何执行测试。
    • 'get_rocketship_cli_installation_instructions': 提供不同平台下Rocketship CLI的安装步骤和故障排除指南。
    • 'analyze_codebase_for_testing': 分析代码库信息以建议有意义的测试场景和策略。
  • 定义和渲染Prompt模板: 通过上述工具动态生成丰富的文本内容，这些内容可被视为一种Prompt模板的渲染结果，为LLM交互提供可定制的模式。
  • 会话管理和能力声明: 服务器通过JSON-RPC协议与客户端通信，声明其提供的工具和能力。

安装步骤

Rocketship CLI的MCP服务器部分是一个Node.js应用，可以通过'npx'命令直接运行，无需复杂安装。

  1. 确保Node.js和npm已安装: 如果您的系统尚未安装Node.js和npm，请先安装它们。
  2. 无需手动安装包: MCP服务器会通过'npx'命令按需下载和运行最新版本。

服务器配置

MCP服务器是给MCP客户端 (如VS Code Copilot Chat, Cursor等AI编码代理) 用的。MCP客户端通常需要在其项目配置 (例如'.mcp.json'文件) 中添加MCP服务器的启动命令。

以下是为MCP客户端配置Rocketship AI上下文服务服务器的示例信息：

{
  "mcpServers": {
    "rocketship": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@rocketshipai/mcp-server@latest"],
      "comment": "启动Rocketship MCP服务器，提供测试框架的上下文和工具",
      "args_comment": [
        "-y: 自动确认安装npm包",
        "@rocketshipai/mcp-server@latest: 指定要运行的最新MCP服务器包"
      ]
    }
  }
}

配置说明:

  • '"rocketship"': 这是您给MCP服务器起的名字，可以自定义。
  • '"command": "npx"': 指定运行服务器的命令是'npx'。
  • '"args": ["-y", "@rocketshipai/mcp-server@latest"]': 'npx'命令的参数。
    • '-y': 表示自动同意安装npm包，无需手动确认。
    • '@rocketshipai/mcp-server@latest': 这是Rocketship MCP服务器的npm包名称，'@latest'确保总是运行最新版本。

配置完成后，您的AI编码代理将能够识别并调用Rocketship AI上下文服务提供的工具。

基本使用方法

一旦MCP服务器在您的AI编码代理中配置并运行，您可以直接通过自然语言与代理交互，利用Rocketship的工具：

  • 获取API测试示例:
    • 您可以问：“Show me examples of API testing with step chaining”
    • 代理会调用 'get_rocketship_examples(feature_type="http", use_case="API testing with chaining")' 并返回相关示例。
  • 询问Schema信息:
    • 您可以问：“What assertions should I use for JSON responses?”
    • 代理会调用 'get_schema_info(section="assertions")' 并提供断言类型。
  • 获取CLI安装指南:
    • 您可以问：“How do I install the Rocketship CLI?”
    • 代理会调用 'get_rocketship_cli_installation_instructions()' 并返回详细的安装步骤。
  • 请求测试结构建议:
    • 您可以问：“Give me a template for an E2E customer journey test for a React app.”
    • 代理会调用 'suggest_test_structure(project_type="frontend", user_flows=["customer journey"])' 并返回建议的目录和文件结构。
  • 分析代码库并建议测试:
    • 您可以问：“My codebase is a Python backend with FastAPI and PostgreSQL, suggest some meaningful test scenarios focusing on critical paths.”
    • 代理会调用 'analyze_codebase_for_testing(codebase_info="Python backend with FastAPI and PostgreSQL", focus_area="critical_paths")' 并给出测试建议。

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