测试MCP功能帖子

最新推荐文章于 2025-10-09 08:42:08 发布
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#mcp # 测试 # 软件开发

测试MCP功能帖子

这是一篇用于测试MCP（可能是某款软件或平台的功能）的文章。

目标

  • 确认文章能否正常发布到优快云。
  • 检查MCP系统的其他相关功能。

结论

本次测试顺利，所有预期功能均能正常使用。

小红书自动化运营：智能体+RPA自动化+MCP实现采集仿写和自动发布
互联网架构师笔记
10-03 863
通过Coze（扣子）飞书多维表格和小红书MCP的组合，你可以构建一个强大且灵活的小红书自动化运营系统。这套系统不仅能极大提升内容生产和分发的效率，还能通过数据驱动的方式优化内容策略。自动化工具的目的并非取代人的创意，而是将创作者从重复劳动中解放出来，让他们更专注于内容本身的价值和与粉丝的互动。希望本教程能帮助你高效运营小红书，抓住AI内容创作的新机遇！
五大MCP自动化测试工具
开源优测
04-11 2056
Zapier推出了模型上下文协议（MCP），这是一个工具，使人工智能助手能够直接与7000多个应用程序进行交互，并执行30000多种操作，而无需进行复杂的应用程序编程接口集成。通过这样做，MCP提高了人工智能驱动的与Web元素交互的可靠性和可解释性，有可能提高自动化测试的质量和可维护性。在测试自动化中使用MCP的一个很好的例子是，MCP使大语言模型（LLM）能够使用结构化的无障碍快照与Web应用程序进行交互，而不是依赖于视觉像素或计算机视觉技术。
MCP的服务开发及测试
啥也不是的博客
04-17 1646
最近MCP的发展算是非常迅猛，所以第一时间去学习了下。哎呀，AI 这发展速度真是有点让人反应不过来呀。就说去年吧，还处在用 function call 的阶段呢，近期这 MCP 好像就成大趋势了，更别说还有个 agent2Agent 了，AI 应用的开发那可以说是越来越便捷了。
MCP（Model Context Protocol）测试与调试实践指南：构建可靠的AI应用
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-08 1276
在人工智能应用开发中，测试与调试是确保应用质量的关键环节。Model Context Protocol (MCP) 提供了丰富的测试工具和方法，帮助开发者快速验证和调试AI应用。本文将深入探讨MCP的测试策略，从单元测试到集成测试，从手动测试到自动化测试，全方位提升应用质量。理解MCP的测试架构掌握测试工具的使用实现单元测试功能进行手动测试验证解决常见问题。
MCP协议的原理与实战应用
Kelaru的博客
05-18 1098
在2025年的AI热潮中，大型语言模型（LLMs）已深入代码开发、创意设计和数据分析等诸多领域。然而，如何让AI高效连接外部资源，始终是开发者面临的难题。**模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）**如同一座智能桥梁，赋予AI与文件系统、API、数据库无缝交互的能力。MCP 由Anthropic于2024年11月推出的这一开源协议，通过标准化接口，极大拓展了AI应用场景。
AI：详解MCP与A2A协议
Kant2048的博客
04-24 1874
Agent-to-Agent（A2A）协议，旨在解决 AI 智能体之间的通信与协作问题。与此同时，Model Context Protocol（ MCP）为 AI 智能体提供了与外部工具和数据源交互的标准。​​
《深入浅出MCP：全面了解，只需一篇文章！》
HNUCSEE的博客
04-30 906
协议及其在AI应用层中的作用，介绍了其核心组件、通信机制与实际应用，并探讨了与A2A协议对未来Agent生态的影响与发展前景。
【最新最完整】SpringAI-1.0.0开发MCP Server，搭建MCP Client 实战笔记（进阶+详细+完整代码）
热门推荐
2201_75669520的博客
07-27 2万+
SpringAI-1.0.0正式版，JAVA语言开发MCP，实现SSE、STDIO两种方式调用MCP Server，丰富大模型应用功能，内有完整代码和详细讲解
Google 测试 Opal 工作流构建器的 MCP 支持
shao.bing的专栏
10-09 866
MCP(Model Context Protocol，模型上下文协议)是由Anthropic于2024年推出的开源协议标准，旨在为AI模型提供标准化接口，使其能够与外部数据源和工具无缝对接。特点详细说明优势标准化接口提供统一的协议层，定义工具发现、参数验证和响应格式化等接口一次开发多处使用，降低集成成本安全机制内置权限控制和内容过滤，确保数据传输安全防止敏感信息泄露，增强系统安全性动态发现支持运行时动态发现和调用可用工具和服务灵活扩展功能，适应变化需求上下文保持。
我从未有过的MCP指南
九十分的博客
04-23 960
模型上下文协议（MCP）是一个全新的开放协议，它标准化了应用程序如何向大型语言模型提供上下文和工具。可以将其视为人工智能的通用连接器。MCP作为Cursor的插件系统，允许您通过连接到各种数据源和工具来扩展Agent的功能。鸣谢YouTube上的Greg IsenburgMCP助您在大型语言模型(LLM)之上构建智能代理与复杂工作流。例如，为Obsidian设计的MCP服务器能让AI助手从您的知识库中搜索并阅读笔记。您的AI代理现在可以：→ 通过Gmail发送邮件。
【数据库管理】基于Navicat的毕业设计实战应用：图书管理系统数据建模与SQL优化方案
12-08
内容概要：本文围绕Navicat数据库管理工具在毕业设计中的实际应用展开，系统介绍了其在数据库设计、开发、优化与维护中的核心作用。文章结合“图书管理系统”实例，详细展示了数据库创建、表结构设计、存储过程与触发器的编写，并通过SQL代码示例说明关键功能的实现方式。同时，归纳了Navicat在数据建模、查询优化、团队协作、版本控制集成等方面的最佳实践，并展望了其在云数据库、DevOps集成和AI辅助开发等方向的发展趋势。; 适合人群：计算机及相关专业本科毕业生，具备一定数据库基础知识和SQL操作能力的学生及初阶开发者；; 使用场景及目标：①用于毕业设计中数据库部分的设计与实现，提升项目规范性与完整性；②掌握Navicat在真实项目中的高级功能应用，如存储过程、触发器、数据同步与性能调优；③学习如何将数据库开发融入团队协作与版本管理体系，对接企业级开发流程； 阅读建议：建议结合Navicat软件实操文中提供的代码案例，逐步构建完整的数据库系统，并尝试扩展功能（如添加用户权限管理、报表统计等），以深化对数据库应用的理解。
基于Verilog HDL的RISC-V五级流水线CPU实现与完整项目文档
12-08
本设计项目实现了一个采用五级流水线架构的RISC-V处理器，其核心代码使用Verilog硬件描述语言编写。该项目已通过教学指导与评审，获得了优异的考核成绩，可直接应用于计算机体系结构等相关课程的设计实践与综合考核。项目压缩包内包含完整的处理器硬件实现代码、详细的设计报告文档以及明确的操作指南。所有内容均已完备，确保使用者能够直接部署并成功运行整个系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-08
ACM算法竞赛题解与优化技巧
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
12-08
基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）
Mstar芯片固件编辑与USB脚本刷写工具包
12-08
"Mstar Bin Tool"是一款专门针对Mstar系列芯片开发的固件处理软件，主要用于智能电视及相关电子设备的系统维护与深度定制。该工具包特别标注了"LETV USB SCRIPT"模块，表明其对乐视品牌设备具有兼容性，能够通过USB通信协议执行固件读写操作。作为一款专业的固件编辑器，它允许技术人员对Mstar芯片的底层二进制文件进行解析、修改与重构，从而实现系统功能的调整、性能优化或故障修复。 工具包中的核心组件包括固件编译环境、设备通信脚本、操作界面及技术文档等。其中"letv_usb_script"是一套针对乐视设备的自动化操作程序，可指导用户完成固件烧录全过程。而"mstar_bin"模块则专门处理芯片的二进制数据文件，支持固件版本的升级、降级或个性化定制。工具采用7-Zip压缩格式封装，用户需先使用解压软件提取文件内容。 操作前需确认目标设备采用Mstar芯片架构并具备完好的USB接口。建议预先备份设备原始固件作为恢复保障。通过编辑器修改固件参数时，可调整系统配置、增删功能模块或修复已知缺陷。执行刷机操作时需严格遵循脚本指示的步骤顺序，保持设备供电稳定，避免中断导致硬件损坏。该工具适用于具备嵌入式系统知识的开发人员或高级用户，在进行设备定制化开发、系统调试或维护修复时使用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
新生儿脑电图的自动癫痫检测算法.zip
12-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-08
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
【数据库技术】基于Navicat的毕业设计项目实战：电商系统复杂查询优化与性能调优应用研究
12-08
内容概要：本文围绕Navicat在毕业设计数据库项目中的实战应用与高级功能展开，重点介绍其在复杂数据管理场景下的核心技术支持。通过电商系统、物联网平台、社交网络和金融风控等典型应用场景，展示了Navicat在数据建模、同步、备份及性能分析等方面的强大能力。文章结合具体代码案例，深入讲解复杂视图设计、高级存储过程实现以及索引优化策略，并提供EXPLAIN执行计划分析来验证优化效果。同时，归纳了数据模型版本控制、自动化测试数据生成、性能基准测试和跨环境数据同步等最佳实践，最后展望了Navicat向多数据库架构、实时处理、机器学习集成和低代码开发的发展趋势。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生阶段学生，具备一定数据库基础并正在进行毕业设计的研发人员；希望提升数据库实战能力的初级开发者。; 使用场景及目标：①用于毕业设计中构建企业级数据库应用，提升项目技术深度；②学习复杂SQL编写、存储过程开发与查询性能优化方法；③掌握Navicat高级功能以应对高并发、大数据量的现实挑战； 阅读建议：建议结合Navicat工具实际操作文中示例，动手实践视图、存储过程与索引优化，并利用其性能分析功能进行调优验证，同时关注未来数据库技术融合趋势，拓展项目创新性。
基于VMD-CPA-KELM-IOWAl-CSA-LSSVM碳排放的混合预测模型研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-08
基于VMD-CPA-KELM-IOWAl-CSA-LSSVM碳排放的混合预测模型研究（Matlab代码实现）
测试MCP
11-04
关于MCP的测试，虽未直接给出详细的测试方法和流程，但可以从引用中获取相关思路。 从压力测试角度来看，会关注吞吐量、平均延迟、错误率这些指标来衡量MCP的性能。例如在相关测试中，吞吐量要求达到1200 RPS，平均延迟为85ms，错误率要小于0.1% [^4]。 在测试流程方面，要对MCP进行全面测试，需要从多个环节入手。在开发环节，要确保代码的正确性和稳定性。以添加MCP服务的代码为例，需要对定义的工具、资源和提示等进行单元测试，确保其功能符合预期。如以下代码中的 `add` 工具、`get_greeting` 资源和 `greet_user` 提示： ```python from mcp.server.fastmcp import FastMCP # Create an MCP server mcp = FastMCP("Demo") # Add an addition tool @mcp.tool() def add(a: int, b: int) -> int: """Add two numbers""" return a + b # Add a dynamic greeting resource @mcp.resource("greeting://{name}") def get_greeting(name: str) -> str: """Get a personalized greeting""" return f"Hello, {name}!" # Add a prompt @mcp.prompt() def greet_user(name: str, style: str = "friendly") -> str: """Generate a greeting prompt""" styles = { "friendly": "Please write a warm, friendly greeting", "formal": "Please write a formal, professional greeting", "casual": "Please write a casual, relaxed greeting", } return f"{styles.get(style, styles['friendly'])} for someone named {name}." if __name__ == "__main__": mcp.run(transport="stdio") ``` 可以编写单元测试代码，对 `add` 函数进行测试，验证其加法功能是否正确： ```python import unittest from mcp.server.fastmcp import FastMCP # 假设上述 add 函数定义在 mcp_functions.py 中 from mcp_functions import add class TestMCPFunctions(unittest.TestCase): def test_add(self): result = add(2, 3) self.assertEqual(result, 5) if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` 在部署环节，需要对不同的部署方案进行测试。如容器化配置和边缘计算部署，要测试容器是否能正常启动和运行，边缘计算部署是否符合预期 [^4]。
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