🚀 ⚡️ लोकेस्ट मैकप सर्वर

Locust MCP सर्वर क्या है?

Locust MCP सर्वर एक विशेष कार्यान्वयन है जिसे Locust का उपयोग करके लोड परीक्षण को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स लोड परीक्षण उपकरण है। यह सर्वर उपयोगकर्ताओं को Locust की क्षमताओं को AI-संचालित विकास वातावरण के साथ एकीकृत करके लोड परीक्षण को कुशलता से चलाने की अनुमति देता है। यह उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक का अनुकरण करने और विभिन्न परिस्थितियों में प्रणाली के प्रदर्शन को मापने के लिए एक मजबूत ढांचा प्रदान करता है, जिससे यह उन डेवलपर्स और परीक्षकों के लिए एक आवश्यक उपकरण बन जाता है जो सुनिश्चित करना चाहते हैं कि उनके अनुप्रयोग अपेक्षित लोड को संभाल सकें।

Locust MCP सर्वर की विशेषताएँ

• सहज एकीकरण: Locust MCP सर्वर मौजूदा विकास वातावरण के साथ सुचारू रूप से एकीकृत होता है, जिससे लोड परीक्षण की सेटअप और निष्पादन आसान हो जाता है।
• AI-संचालित क्षमताएँ: लोड परीक्षण रणनीतियों को बढ़ाने के लिए AI तकनीकों का लाभ उठाएं, जो पारंपरिक तरीकों द्वारा अनदेखी की जा सकती हैं।
• स्केलेबिलिटी: सर्वर को एक बड़ी संख्या में समवर्ती उपयोगकर्ताओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह सभी आकार के अनुप्रयोगों के परीक्षण के लिए उपयुक्त है।
• वास्तविक समय की निगरानी: उपयोगकर्ता लोड परीक्षण के दौरान अपने अनुप्रयोगों के प्रदर्शन की वास्तविक समय में निगरानी कर सकते हैं, जिससे तात्कालिक फीडबैक और समायोजन संभव होता है।
• अनुकूलन योग्य परिदृश्य: वास्तविक दुनिया के उपयोगकर्ता व्यवहार की नकल करने वाले अनुकूलित लोड परीक्षण परिदृश्यों को बनाएं, यह सुनिश्चित करते हुए कि परीक्षण प्रासंगिक और प्रभावी हैं।

Locust MCP सर्वर का उपयोग कैसे करें

1. स्थापना: अपने मशीन या सर्वर पर Locust MCP सर्वर स्थापित करने से शुरू करें। दस्तावेज़ में दिए गए स्थापना निर्देशों का पालन करें।
2. कॉन्फ़िगरेशन: अपने परीक्षण आवश्यकताओं के अनुसार सर्वर सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करें। इसमें उपयोगकर्ताओं की संख्या, परीक्षण अवधि, और कोई विशेष परिदृश्य सेट करना शामिल है जिसे आप अनुकरण करना चाहते हैं।
3. परीक्षण चलाएँ: सर्वर इंटरफ़ेस के माध्यम से लोड परीक्षण शुरू करें। अपने अनुप्रयोग के प्रदर्शन की अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए वास्तविक समय में प्रगति और परिणामों की निगरानी करें।
4. परिणामों का विश्लेषण करें: परीक्षण समाप्त होने के बाद, बाधाओं, प्रदर्शन मुद्दों और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए परिणामों का विश्लेषण करें।
5. पुनरावृत्ति करें: निष्कर्षों के आधार पर, अपने अनुप्रयोग में आवश्यक समायोजन करें और इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण प्रक्रिया को दोहराएँ।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: Locust MCP सर्वर का प्राथमिक उद्देश्य क्या है?

उत्तर: प्राथमिक उद्देश्य अनुप्रयोगों के लिए लोड परीक्षण को सुविधाजनक बनाना है, जिससे डेवलपर्स उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक का अनुकरण कर सकें और विभिन्न परिस्थितियों में प्रदर्शन का आकलन कर सकें।

प्रश्न: क्या मैं Locust MCP सर्वर को अन्य उपकरणों के साथ एकीकृत कर सकता हूँ?

उत्तर: हाँ, Locust MCP सर्वर विभिन्न विकास और परीक्षण उपकरणों के साथ एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे इसकी कार्यक्षमता और उपयोगिता बढ़ती है।

प्रश्न: क्या Locust MCP सर्वर का उपयोग करने के लिए कोई लागत है?

उत्तर: Locust MCP सर्वर ओपन-सोर्स और उपयोग के लिए मुफ्त है, जिससे यह सभी आकार के डेवलपर्स और संगठनों के लिए सुलभ है।

प्रश्न: मैं Locust MCP सर्वर परियोजना में कैसे योगदान कर सकता हूँ?

उत्तर: योगदान का स्वागत है! आप मुद्दों की रिपोर्ट करके, सुविधाओं का सुझाव देकर, या परियोजना के रिपॉजिटरी के माध्यम से कोड सुधार प्रस्तुत करके भाग ले सकते हैं।

प्रश्न: मैं Locust MCP सर्वर के बारे में और जानकारी कहाँ प्राप्त कर सकता हूँ?

उत्तर: अधिक विस्तृत जानकारी, दस्तावेज़ और समर्थन के लिए, आधिकारिक वेबसाइट पर जाएँ qainsights.com।

🚀 ⚡️ locust-mcp-server

A Model Context Protocol (MCP) server implementation for running Locust load tests. This server enables seamless integration of Locust load testing capabilities with AI-powered development environments.

✨ Features

• Simple integration with Model Context Protocol framework
• Support for headless and UI modes
• Configurable test parameters (users, spawn rate, runtime)
• Easy-to-use API for running Locust load tests
• Real-time test execution output
• HTTP/HTTPS protocol support out of the box
• Custom task scenarios support

🔧 Prerequisites

Before you begin, ensure you have the following installed:

• Python 3.13 or higher
• uv package manager (Installation guide)

📦 Installation

1. Clone the repository:

git clone https://github.com/qainsights/locust-mcp-server.git

2. Install the required dependencies:

uv pip install -r requirements.txt

3. Set up environment variables (optional): Create a .env file in the project root:

LOCUST_HOST=http://localhost:8089  # Default host for your tests
LOCUST_USERS=3                     # Default number of users
LOCUST_SPAWN_RATE=1               # Default user spawn rate
LOCUST_RUN_TIME=10s               # Default test duration

🚀 Getting Started

1. Create a Locust test script (e.g., hello.py):

from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")

    @task(3)
    def view_items(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
            time.sleep(1)

    def on_start(self):
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

2. Configure the MCP server using the below specs in your favorite MCP client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf and more):

{
  "mcpServers": {
    "locust": {
      "command": "/Users/naveenkumar/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/naveenkumar/Gits/locust-mcp-server",
        "run",
        "locust_server.py"
      ]
    }
  }
}

3. Now ask the LLM to run the test e.g. run locust test for hello.py. The Locust MCP server will use the following tool to start the test:

• run_locust: Run a test with configurable options for headless mode, host, runtime, users, and spawn rate

📝 API Reference

Run Locust Test

run_locust(
    test_file: str,
    headless: bool = True,
    host: str = "http://localhost:8089",
    runtime: str = "10s",
    users: int = 3,
    spawn_rate: int = 1
)

Parameters:

• test_file: Path to your Locust test script
• headless: Run in headless mode (True) or with UI (False)
• host: Target host to load test
• runtime: Test duration (e.g., "30s", "1m", "5m")
• users: Number of concurrent users to simulate
• spawn_rate: Rate at which users are spawned

✨ Use Cases

• LLM powered results analysis
• Effective debugging with the help of LLM

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

📄 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.