UniAuto MCP 服务器

<p align="center"> <img src="public/Gemini_Generated_Image_ufccx0ufccx0ufcc.jpeg" alt="UniAuto Logo" width="250"/> </p>

通用测试自动化 MCP 服务器，用于具有自修复功能和 AI 集成的 Web 和桌面自动化。

前沿特性

UniAuto MCP 服务器包含多个前沿和未来特性，使其处于测试自动化技术的最前沿：

1. 多层自修复自动化

服务器的 5 层自修复机制是革命性的，它使用复杂的恢复策略级联：

• 基于存储库的替代选择器
• 基于角色的可访问性选择器
• 动态宽松选择器生成
• 使用 DOM 和图像识别的视觉元素匹配
• 上下文文本邻近度检测

这种多策略方法创建了非凡的弹性测试，即使在主要的 UI 改造中也能幸存。

2. AI 驱动的测试生成和维护

与 Claude 和其他 LLM 的集成支持：

• 自然语言测试创建（“自动化结账流程”）
• 自动测试步骤生成，带有适当的选择器
• 智能响应解析，将 AI 输出转换为可执行命令
• 可视上下文解释（使用屏幕截图作为输入）
• 以多种框架（Playwright、Cypress、Jest 等）自动生成测试代码
• 支持各种测试风格（BDD、TDD）和输出格式
• 用于智能测试创建的应用程序结构分析

3. MCP（模型上下文协议）集成

MCP 的实现尤其具有前瞻性：

• 允许 AI 助手直接控制测试基础设施
• 公开用于自动化操作的标准化 API
• 实现与 Smithery.ai 和其他 AI 编排平台的无缝集成
• 在 LLM 和 Web/桌面自动化之间创建桥梁

4. 统一的 Web + 桌面自动化

在单个框架内集成 Web 测试（通过 Playwright）和桌面自动化，提供：

• 跨域测试能力
• 测试跨越浏览器和原生应用程序的流程的能力
• 跨不同应用程序类型的一致 API

5. 视觉智能

视觉匹配的实现提供：

• 通过外观而不是结构进行元素识别
• 即使 DOM 元素完全改变也能保持测试连续性
• 像素级完美比较能力

核心特性

• 使用 Playwright 进行 Web 自动化（多浏览器支持）
• 桌面自动化能力
• 用于弹性测试自动化的自修复选择器
• 用于测试生成的 AI 集成（支持 Claude 和其他模型）
• 以多种框架和风格自动生成测试代码
• MCP（模型上下文协议）兼容性，可与 AI 助手一起使用
• 测试用例管理和执行历史记录
• 视觉元素匹配

对测试自动化生态系统的影响

UniAuto MCP 服务器有可能改变测试自动化格局：

1. 维护成本降低

自修复能力大大降低了测试自动化中的头号痛点 - 维护成本。研究表明，组织将 30-40% 的测试时间用于测试维护。UniAuto 可以将此降低 70-80%，从而释放 QA 资源用于更具战略意义的工作。

2. 测试自动化民主化

AI 集成允许非技术利益相关者使用自然语言创建测试，从而有可能扩大测试自动化的采用范围：

• 允许产品经理直接指定验收测试
• 使业务分析师能够在无需编码的情况下验证功能
• 减少测试创建所需的专业技能

3. 弹性革命

通过解决现代自动化中的脆弱性问题，UniAuto 将整个生态系统转变为以弹性为中心的测试，而不是以选择器为中心的测试。这种范式转变从根本上改变了测试的编写和评估方式。

4. AI 在测试中的放大

作为一个与 Claude 和其他模型兼容的 MCP 系统，UniAuto 将自动化定位为一种“AI 原生”技术，为以下方面奠定了基础：

• AI 驱动的探索性测试
• 自动测试维护
• 基于应用程序更改的智能测试优先级排序
• 面向利益相关者的自然语言测试报告

5. 跨域测试标准

通过将 Web 和桌面测试统一在一个框架下，UniAuto 有助于为端到端测试建立新标准，从而超越当前针对不同应用程序类型的孤岛方法。

安装

# 克隆存储库
git clone https://github.com/yourusername/uniauto-mcp-server.git
cd uniauto-mcp-server

# 安装依赖项
npm install

# 安装 Playwright 浏览器
npx playwright install

# 创建环境变量文件
cp .env.example .env

配置

编辑 .env 文件以配置服务器：

# 服务器配置
PORT=3000
NODE_ENV=development

# 数据库（可选）
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/uniauto

# Claude 配置（AI 处理需要）
CLAUDE_API_KEY=your_claude_api_key
CLAUDE_MODEL=claude-3-7-sonnet-20240229

Claude API 集成

UniAuto MCP 服务器使用官方 Anthropic SDK 与 Claude 集成：

const Anthropic = require('@anthropic-ai/sdk');

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: process.env.CLAUDE_API_KEY,
});

const response = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-3-7-sonnet-20240229",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, Claude" }],
});

用法

# 在开发模式下启动服务器
npm run dev

# 在生产模式下启动服务器
npm start

API 端点

健康检查

• GET /api/health - 检查服务器状态

自动化命令

• POST /api/execute - 执行自动化命令

测试用例管理

• POST /api/test-cases - 创建测试用例
• GET /api/test-cases - 获取所有测试用例
• GET /api/test-cases/:id - 按 ID 获取测试用例
• PUT /api/test-cases/:id - 更新测试用例
• DELETE /api/test-cases/:id - 删除测试用例

AI 集成

• POST /api/ai/process - 使用 AI 处理自动化任务

测试生成

• POST /api/generate-tests - 为应用程序生成测试用例
• POST /api/generate-full-suite - 生成包含多种测试类型的完整测试套件
• POST /api/scaffold-project - 搭建完整的测试项目结构
• GET /api/test-frameworks - 获取可用的测试框架、风格和格式

高级测试

• POST /api/visual-compare - 将页面或元素与基线图像进行比较
• POST /api/accessibility-test - 对页面执行可访问性测试
• POST /api/performance-test - 对页面执行性能测试
• POST /api/network-trace - 跟踪 API 测试的网络活动
• POST /api/test-suite - 运行全面的测试套件

MCP 集成

• POST /api/mcp/invoke - MCP 兼容的命令执行
• GET /api/mcp/manifest - 获取 MCP 清单

MCP 集成

此服务器与 Claude 等 AI 助手使用的模型上下文协议 (MCP) 兼容。要将其与 Claude 或其他 AI 模型一起使用：

1. 启动服务器
2. 向 AI 助手注册 MCP 服务器
3. AI 现在可以通过 MCP 协议使用自动化功能

Smithery.ai 集成

UniAuto MCP 服务器与 Smithery.ai 无缝集成，可以轻松地与 Claude 3.7 和其他 AI 助手连接：

为了与 AI 助手无缝集成，您可以使用 Smithery.ai：

# 安装 Smithery CLI
npm install -g @smithery/cli

# 将 UniAuto 连接到 Smithery
smithery connect uniauto-mcp-server

# 连接到 AI 助手
smithery connect --assistant claude

连接后，您可以使用 Claude Code、Claude Web、带有 Claude 扩展的 VSCode 或 Cursor 来控制 UniAuto 进行自动化测试。

有关详细说明，请参阅 Smithery 设置指南。

AI 助手集成

UniAuto 适用于各种 AI 助手：

• Claude 集成指南
• VSCode 集成指南
• Cursor 集成指南
• 其他 AI 模型集成
• 测试生成指南

测试生成能力

UniAuto MCP 服务器可以自动生成各种框架和风格的测试代码：

• 多种框架：为 Playwright、Cypress、Jest、Selenium、WebDriverIO 等生成测试
• 测试风格：支持 BDD、TDD 和其他测试方法
• 输出格式：JavaScript、TypeScript、Python、Java、C# 和 Ruby
• 应用程序分析：智能应用程序结构分析，用于上下文感知的测试生成
• 项目搭建：生成包含配置文件的完整测试项目
• Claude AI 集成：使用 Claude 3.7 生成高质量、可维护的测试代码
• MCP 集成：所有测试生成功能都通过模型上下文协议公开

高级测试能力

UniAuto MCP 服务器提供全面的测试能力，不仅仅是生成测试代码：

• 视觉测试：将页面或元素屏幕截图与具有可配置阈值的基线进行比较
• 可访问性测试：检查 WCAG 合规性，并提供有关问题和建议修复的详细报告
• 性能测试：衡量关键的 Web 性能指标，如加载时间、FCP、LCP 和资源
• 网络跟踪：监控 API 调用，分析响应并验证网络行为
• 并行执行：同时运行多种测试类型，以减少总执行时间
• 综合测试套件：结合测试执行和统一报告

有关详细的 API 文档和示例，请参阅 测试生成指南。

自修复能力

服务器使用多种策略进行自修复选择器：

1. 替代选择器存储库
2. 基于角色的选择器（Playwright 特有）
3. 更宽松的 CSS 选择器生成
4. 使用 Playwright 内置功能的视觉元素匹配
5. 最近的基于文本的元素查找

Playwright 优势

Playwright 为测试自动化提供了几个优势：

• 跨浏览器支持：适用于 Chromium、Firefox 和 WebKit
• 现代 Web 支持：更好地处理 Shadow DOM、iframe 和 Web 组件
• 强大的选择器：基于角色的选择器、基于文本的选择和 CSS/XPath 支持
• 自动等待：自动等待元素准备就绪后再执行操作
• 可靠的操作：通过重试和时间管理实现更可靠的元素交互
• 网络控制：拦截和修改网络请求
• 无头和有头模式：需要时进行可视化调试

贡献

欢迎贡献！请随时提交拉取请求。

许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。