Използване на сървъра на Model Context Protocol с Test Engine

Бележка

Функциите за предварителен преглед не са предназначени за производствена употреба и може да са с ограничена функционалност. Тези функции са достъпни преди официалното издание, за да могат клиентите да получат ранен достъп и да дадат обратна връзка.

Power Apps Test Engine включва внедряване на сървър на Model Context Protocol (MCP), което подобрява създаването на тестове чрез детерминистичен анализ на вашите приложения. Това ръководство обяснява как да използвате тази възможност за генериране на по-точни, контекстуално подходящи тестове.

Какво представлява Model Context Protocol?

Моделният контекстен протокол (MCP) е стандарт за комуникация между инструменти за изкуствен интелект за предоставяне на контекст и действия. В контекста на тестовия двигател той може да позволи:

• Детерминистичен анализ: Сканиране и анализ на структурата на приложението
• Контекстуална осведоменост: Разбиране на връзките и зависимостите на кода
• Генериране на код: Създаване на кодови фрагменти въз основа на контекста
• Интерактивна помощ: Отговаряне на потребителски запитвания с подходящи предложения
• Интегриране на план: Работа с Plan Designer за планиране на структурирани тестове

MCP сървърът на Test Engine предоставя стандартна имплементация на вход/изход (stdio), която можете да използвате с MCP клиенти като Visual Studio GitHub Copilot или други съвместими инструменти.

Как работи MCP сървърът на Test Engine

Сървърът на Test Engine MCP съчетава детерминистично сканиране на приложения с генеративни препоръки:

1. Фаза на сканиране: Анализира структурата на вашето приложение, за да идентифицира:

   • Типове контроли и йерархии
   • Навигационни траектории
   • Източници на данни и схеми
   • Често срещани модели на взаимодействие
   • Връзки между компонентите на решението
   • Дефиниции и релации на обекти
   • Оформления на формуляри и бизнес правила
   • Персонализирани компоненти на кода

2. Фаза на анализ: Обработва резултатите от сканирането, за да определи прецизни подкани, които помагат за идентифициране:

   • Тествани компоненти и свойства
   • Потенциални тестови сценарии
   • Възможности за покритие
   • Рискови области
   • Зависимости от данни
   • Задължителна настройка на тестови данни

3. Фаза на интегриране на плана: Работи с дизайнера на планове за:

   • Организиране на тестове по бизнес изисквания
   • Приоритизиране на критични тестови сценарии
   • Създаване на структурирани планове за тестване
   • Проследяване на тестовото покритие спрямо елементите на плана
   • Генериране на отчети за тестовото покритие

4. Фаза на препоръка: Генерира контекстуално подходящи подкани за подпомагане на:

   • Тестови шаблони и структури
   • Power Fx Твърдения
   • Навигационни последователности
   • Модели за валидиране на данни
   • Дефиниции на фалшиви данни
   • Сценарии за обработка на грешки

5. Фаза на интеграция: Комуникира с MCP клиенти чрез stdio за:

   • Отговаряйте на подканите на потребителите
   • Предоставяне на предложения с оглед на контекста
   • Препоръчителни подкани за подпомагане на генерирането на пълни тестови случаи

Ползи от използването на подхода MCP

Сървърът на Model Context Protocol предлага няколко предимства пред чисто генеративните подходи, които могат да бъдат конфигурирани за подобряване:

Полза	Описание
Точност	Детерминистичният анализ гарантира, че генерираните тестове се отнасят до действителните контроли и свойства
Надеждност	Тестовете се основават на действителната структура на вашето приложение, а не на предполагаемите модели
Осведоменост за контекста	MCP сървърът разбира структурата на вашето приложение и може да генерира по-подходящи тестове
Интеграция с Plan Designer	Позволява тестовете да бъдат организирани според бизнес изискванията и елементите на плана
Използване на метаданните на решението	Използва дефинициите на обектите, релациите и бизнес правилата на вашето решение
Генериране на тестови данни	Създава предложения за създаване на подходящи тестови данни въз основа на модела на данни на вашето решение
Допълване на LLM	Работи с големи езикови модели, за да подобри възможностите им за генериране
Стандартизиран подход	Следва спецификацията на MCP за последователно взаимодействие с различни клиенти

Настройка на MCP сървъра

За да използвате MCP сървъра на тестовата машина:

1. Инсталирайте най-новата версия на Power Apps Test Engine CLI
2. Настройване на изходните файлове на приложението в работно пространство
3. Конфигуриране на MCP сървъра за анализ на вашето работно пространство
4. Свържете MCP клиент към сървъра

Предварителни изисквания

• Power Apps Тестов двигател CLI (най-новата версия)
• Решение с контролиран Power Platform източник
• Съвместим с MCP клиент като Visual Studio или GitHub Copilot

Използване на дизайнер на планове с MCP

Дизайнерът на планове предоставя структуриран подход за организиране и приоритизиране на вашите усилия за тестване. Когато се използва с MCP сървъра на Test Engine, той подобрява процеса на генериране на тестове:

1. Създаване на тестов план: Определете тестови планове с конкретни цели и критерии за успех
2. Съпоставяне на изискванията: Свързване на тестове с бизнес изисквания и компоненти на решение
3. Приоритет на тестването: Идентифицирайте критични пътища и високорискови области за фокусирано тестване, докато внедрявате решението си
4. Анализ на покритието: Проследяване на тестовото покритие спрямо елементите на плана и компонентите на решението
5. Дефиниция на тестови данни: Посочете изискванията за тестови данни за всеки тестов сценарий

Как информацията на Plan Designer подобрява MCP сървъра

MCP сървърът използва информацията за дизайнера на планове, за да:

• Фокусиране на тестовете върху области с висок приоритет
• Създаване на тестови данни, които покриват дефинирани от плана изисквания
• Структурни тестове за валидиране на конкретни елементи от плана
• Генерирайте цялостно тестово покритие, съобразено с бизнес приоритетите
• Осигурете проследимост между тестовете и бизнес изискванията

Първи стъпки

Прегледайте MCP на тестовата машина за информация за MCP сървъра и първите стъпки.

Комбиниране на детерминистичен анализ с генеративен AI

Истинската мощ на Test Engine MCP сървъра се крие в комбинирането на детерминистичен анализ с генеративни възможности:

• Детерминистичният анализ гарантира точност чрез идентифициране на действителните компоненти
• Генеративният изкуствен интелект осигурява разбиране на естествен език и творчески тестови сценарии
• Заедно те произвеждат тестове, които са едновременно надеждни и изчерпателни

Този хибриден подход помага за преодоляване на ограниченията и на двете:

• Чисто детерминистичните подходи може да нямат покритие на сценарии за творчески тестове
• Чисто генеративните подходи могат да се позовават на несъществуващи контроли или неправилни свойства
• Процес на преглед за прецизиране и подобряване на генерираните резултати

Най-добри практики

Когато работите с MCP сървъра на Test Engine:

• Предоставяне на пълен контекст на източника: Уверете се, че папката на вашето решение съдържа всички съответни файлове
• Бъдете конкретни в подканите: Включете конкретни имена на контроли и очаквано поведение
• Итерация постепенно: Започнете с основни тестове и постепенно добавяйте сложност
• Проверка на генерираните тестове: Преглед и коригиране на тестовете преди изпълнение
• Комбинирайте с ръчния опит: Използвайте MCP сървъра като инструмент за производителност, а не като заместител на тестването на знания

Отстраняване на неизправности

Ако срещнете проблеми с MCP сървъра, опитайте тези стъпки за отстраняване на неизправности:

Проблем	Разрешаване
Сървърът не успява да стартира	Проверка на променливите на инсталационната и PATH среда
Клиентът не може да се свърже	Проверете конфигурацията на stdio и разрешенията за файлове
Генерираните тестове се отнасят до неправилни контроли	Уверете се, че вашите файлове с решения са пълни и актуални
Анализът изглежда непълен	Използвайте подробно регистриране, за да видите какво сканира сървърът

Свързани статии

Научете повече за създаването на тестове с помощта на AI
Разбиране на недетерминираното тестване на изкуствен интелект
Разгледайте примерите на тестовия двигател