🚀 Servidor Jmeter Mcp

Creado porQAInsightsQAInsights

✨ ¡JMeter se encuentra con los flujos de trabajo de IA: Presentamos el servidor JMeter MCP! 🤯

Resumen

¿Qué es el Servidor JMeter MCP?

El ### Servidor JMeter MCP es una solución innovadora que integra Apache JMeter con flujos de trabajo de IA, mejorando las capacidades de pruebas de rendimiento. Permite a los usuarios ejecutar pruebas de JMeter de manera más eficiente, aprovechando la inteligencia artificial para optimizar los escenarios de prueba y el análisis de resultados. Este servidor está diseñado para desarrolladores y testers que desean agilizar sus procesos de prueba mientras aseguran la entrega de software de alta calidad.

Características del Servidor JMeter MCP

  • Integración de IA: El Servidor JMeter MCP utiliza algoritmos de IA para analizar los resultados de las pruebas y proporcionar información que ayuda a optimizar los casos de prueba.
  • Interfaz Amigable: Ofrece una interfaz intuitiva que simplifica el proceso de creación y gestión de planes de prueba.
  • Escalabilidad: El servidor puede manejar múltiples ejecuciones de pruebas simultáneamente, lo que lo hace adecuado para entornos de prueba a gran escala.
  • Monitoreo en Tiempo Real: Los usuarios pueden monitorear las ejecuciones de pruebas en tiempo real, lo que permite ajustes y solución de problemas inmediatos.
  • Informes Comprensivos: El servidor genera informes detallados que proporcionan información sobre métricas de rendimiento, ayudando a los equipos a tomar decisiones informadas.

Cómo Usar el Servidor JMeter MCP

  1. Instalación: Descargue el Servidor JMeter MCP del repositorio oficial y siga las instrucciones de instalación proporcionadas en la documentación.
  2. Configuración: Configure los ajustes del servidor de acuerdo con sus requisitos de prueba. Esto incluye la configuración de parámetros de prueba, opciones de integración de IA y permisos de usuario.
  3. Creación de Planes de Prueba: Utilice la interfaz amigable para crear y personalizar sus planes de prueba. Puede definir escenarios, especificar condiciones de carga y establecer métricas de rendimiento.
  4. Ejecución de Pruebas: Inicie sus pruebas directamente desde el servidor. Los algoritmos de IA analizarán la ejecución en tiempo real, proporcionando información y sugerencias.
  5. Revisión de Resultados: Después de la ejecución de la prueba, revise los informes comprensivos generados por el servidor. Utilice estas ideas para optimizar su aplicación y mejorar el rendimiento.

Preguntas Frecuentes

P1: ¿Cuál es el propósito principal del Servidor JMeter MCP?

R1: El propósito principal del Servidor JMeter MCP es mejorar las pruebas de rendimiento mediante la integración de flujos de trabajo de IA, permitiendo una ejecución y análisis de pruebas más eficientes.

P2: ¿Puedo usar el Servidor JMeter MCP para pruebas a gran escala?

R2: Sí, el Servidor JMeter MCP está diseñado para manejar entornos de pruebas a gran escala, soportando múltiples ejecuciones de pruebas simultáneas.

P3: ¿Hay algún costo asociado con el uso del Servidor JMeter MCP?

R3: El Servidor JMeter MCP es un repositorio público y está disponible de forma gratuita. Sin embargo, los usuarios pueden necesitar considerar los costos asociados con la infraestructura y herramientas adicionales.

P4: ¿Cómo mejora la IA el proceso de prueba en el Servidor JMeter MCP?

R4: La IA mejora el proceso de prueba al analizar los resultados de las pruebas en tiempo real, proporcionando información que ayuda a optimizar los casos de prueba y mejorar el rendimiento general.

P5: ¿Dónde puedo encontrar más información sobre el Servidor JMeter MCP?

R5: Más información se puede encontrar en el sitio web oficial jmeter.ai y en el repositorio de GitHub QAInsights/jmeter-mcp-server.

Detalle

🚀 JMeter MCP Server

This is a Model Context Protocol (MCP) server that allows executing JMeter tests through MCP-compatible clients and analyzing test results.

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Anthropic Cursor Windsurf

📋 Features

JMeter Execution

  • 📊 Execute JMeter tests in non-GUI mode
  • 🖥️ Launch JMeter in GUI mode
  • 📝 Capture and return execution output
  • 📊 Generate JMeter report dashboard

Test Results Analysis

  • 📈 Parse and analyze JMeter test results (JTL files)
  • 📊 Calculate comprehensive performance metrics
  • 🔍 Identify performance bottlenecks automatically
  • 💡 Generate actionable insights and recommendations
  • 📊 Create visualizations of test results
  • 📑 Generate HTML reports with analysis results

🛠️ Installation

Local Installation

  1. Install uv:

  2. Ensure JMeter is installed on your system and accessible via the command line.

⚠️ Important: Make sure JMeter is executable. You can do this by running:

chmod +x /path/to/jmeter/bin/jmeter
  1. Install required Python dependencies:
pip install numpy matplotlib
  1. Configure the .env file, refer to the .env.example file for details.
### JMeter Configuration
JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3
JMETER_BIN=${JMETER_HOME}/bin/jmeter

### Optional: JMeter Java options
JMETER_JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx2g"

💻 MCP Usage

  1. Connect to the server using an MCP-compatible client (e.g., Claude Desktop, Cursor, Windsurf)

  2. Send a prompt to the server:

Run JMeter test /path/to/test.jmx
  1. MCP compatible client will use the available tools:
JMeter Execution Tools
  • 🖥️ execute_jmeter_test: Launches JMeter in GUI mode, but doesn't execute test as per the JMeter design
  • 🚀 execute_jmeter_test_non_gui: Execute a JMeter test in non-GUI mode (default mode for better performance)
Test Results Analysis Tools
  • 📊 analyze_jmeter_results: Analyze JMeter test results and provide a summary of key metrics and insights
  • 🔍 identify_performance_bottlenecks: Identify performance bottlenecks in JMeter test results
  • 💡 get_performance_insights: Get insights and recommendations for improving performance
  • 📈 generate_visualization: Generate visualizations of JMeter test results

🏗️ MCP Configuration

Add the following configuration to your MCP client config:

{
    "mcpServers": {
      "jmeter": {
        "command": "/path/to/uv",
        "args": [
          "--directory",
          "/path/to/jmeter-mcp-server",
          "run",
          "jmeter_server.py"
        ]
      }
    }
}

✨ Use Cases

Test Execution

  • Run JMeter tests in non-GUI mode for better performance
  • Launch JMeter in GUI mode for test development
  • Generate JMeter report dashboards

Test Results Analysis

  • Analyze JTL files to understand performance characteristics
  • Identify performance bottlenecks and their severity
  • Get actionable recommendations for performance improvements
  • Generate visualizations for better understanding of results
  • Create comprehensive HTML reports for sharing with stakeholders

🛑 Error Handling

The server will:

  • Validate that the test file exists
  • Check that the file has a .jmx extension
  • Validate that JTL files exist and have valid formats
  • Capture and return any execution or analysis errors

📊 Test Results Analyzer

The Test Results Analyzer is a powerful feature that helps you understand your JMeter test results better. It consists of several components:

Parser Module

  • Supports both XML and CSV JTL formats
  • Efficiently processes large files with streaming parsers
  • Validates file formats and handles errors gracefully

Metrics Calculator

  • Calculates overall performance metrics (average, median, percentiles)
  • Provides endpoint-specific metrics for detailed analysis
  • Generates time series metrics to track performance over time
  • Compares metrics with benchmarks for context

Bottleneck Analyzer

  • Identifies slow endpoints based on response times
  • Detects error-prone endpoints with high error rates
  • Finds response time anomalies and outliers
  • Analyzes the impact of concurrency on performance

Insights Generator

  • Provides specific recommendations for addressing bottlenecks
  • Analyzes error patterns and suggests solutions
  • Generates insights on scaling behavior and capacity limits
  • Prioritizes recommendations based on potential impact

Visualization Engine

  • Creates time series graphs showing performance over time
  • Generates distribution graphs for response time analysis
  • Produces endpoint comparison charts for identifying issues
  • Creates comprehensive HTML reports with all analysis results

📝 Example Usage

### Run a JMeter test and generate a results file
Run JMeter test sample_test.jmx in non-GUI mode and save results to results.jtl

### Analyze the results
Analyze the JMeter test results in results.jtl and provide detailed insights

### Identify bottlenecks
What are the performance bottlenecks in the results.jtl file?

### Get recommendations
What recommendations do you have for improving performance based on results.jtl?

### Generate visualizations
Create a time series graph of response times from results.jtl

Configuración del Servidor

{
  "mcpServers": {
    "jmeter-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/metorial/mcp-container--qainsights--jmeter-mcp-server--jmeter-mcp-server",
        "python main.py"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

Información del Proyecto

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