Χρήση του διακομιστή Model Context Protocol με το μηχανισμό δοκιμής

Σημείωμα

Οι λειτουργίες προεπισκόπησης δεν προορίζονται για παραγωγική χρήση και ενδέχεται να έχουν περιορισμένη λειτουργικότητα. Αυτές οι δυνατότητες είναι διαθέσιμες πριν από μια επίσημη κυκλοφορία έτσι ώστε οι πελάτες να έχουν πρόσβαση από νωρίς και να κάνουν σχόλια.

Power Apps Το Test Engine περιλαμβάνει μια υλοποίηση διακομιστή Model Context Protocol (MCP) που βελτιώνει τη δημιουργία δοκιμών μέσω ντετερμινιστικής ανάλυσης των εφαρμογών σας. Αυτός ο οδηγός εξηγεί πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτήν τη δυνατότητα για να δημιουργήσετε πιο ακριβείς, σχετικές με τα συμφραζόμενα δοκιμές.

Τι είναι το πρωτόκολλο πλαισίου μοντέλου;

Το πρωτόκολλο πλαισίου μοντέλου (MCP) είναι ένα πρότυπο επικοινωνίας μεταξύ εργαλείων AI για την παροχή πλαισίου και ενεργειών. Στο πλαίσιο του Test Engine, μπορεί να επιτρέψει:

• Ντετερμινιστική ανάλυση: Σάρωση και ανάλυση δομής εφαρμογών
• Επίγνωση με βάση τα συμφραζόμενα: Κατανόηση των σχέσεων κώδικα και των εξαρτήσεων
• Δημιουργία κώδικα: Δημιουργία αποσπασμάτων κώδικα με βάση το περιβάλλον
• Διαδραστική βοήθεια: Απάντηση σε ερωτήματα χρηστών με σχετικές προτάσεις
• Ενοποίηση σχεδίου: Συνεργασία με το Plan Designer για δομημένο σχεδιασμό δοκιμών

Ο διακομιστής MCP του μηχανισμού δοκιμής παρέχει μια τυπική υλοποίηση εισόδου/εξόδου (stdio) που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε με προγράμματα-πελάτες MCP όπως Visual Studio GitHub Copilot ή άλλα συμβατά εργαλεία.

Πώς λειτουργεί ο διακομιστής MCP του μηχανισμού δοκιμής

Ο διακομιστής MCP Test Engine συνδυάζει ντετερμινιστική σάρωση εφαρμογών με παραγωγικές συστάσεις:

1. Φάση σάρωσης: Αναλύει τη δομή της εφαρμογής σας για να προσδιορίσει:

   • Τύποι και ιεραρχίες στοιχείων ελέγχου
   • Διαδρομές πλοήγησης
   • Προελεύσεις δεδομένων και σχήματα
   • Κοινά μοτίβα αλληλεπίδρασης
   • Σχέσεις στοιχείων λύσης
   • Ορισμοί και σχέσεις οντοτήτων
   • Διατάξεις φόρμας και επιχειρηματικοί κανόνες
   • Στοιχεία προσαρμοσμένου κώδικα

2. Φάση ανάλυσης: Επεξεργάζεται τα αποτελέσματα της σάρωσης για να προσδιορίσει βελτιωμένα μηνύματα που βοηθούν στον εντοπισμό:

   • Ελέγξιμα εξαρτήματα και ιδιότητες
   • Πιθανά σενάρια δοκιμών
   • Ευκαιρίες κάλυψης
   • Περιοχές κινδύνου
   • Εξαρτήσεις δεδομένων
   • Απαιτούμενη ρύθμιση δεδομένων δοκιμής

3. Φάση ενοποίησης σχεδίου: Συνεργάζεται με τη Σχεδίαση σχεδίου για:

   • Οργάνωση δοκιμών σύμφωνα με τις απαιτήσεις της επιχείρησης
   • Ιεράρχηση κρίσιμων σεναρίων δοκιμών
   • Δημιουργία δομημένων σχεδίων δοκιμών
   • Παρακολούθηση κάλυψης δοκιμών έναντι στοιχείων σχεδίου
   • Δημιουργία αναφορών σχετικά με την κάλυψη δοκιμών

4. Φάση σύστασης: Δημιουργεί προτροπές σχετικές με τα συμφραζόμενα για να σας βοηθήσει με:

   • Πρότυπα και δομές δοκιμών
   • Power Fx Τους ισχυρισμούς
   • Ακολουθίες πλοήγησης
   • Μοτίβα επικύρωσης δεδομένων
   • Εικονικοί ορισμοί δεδομένων
   • Σενάρια χειρισμού σφαλμάτων

5. Φάση ενσωμάτωσης: Επικοινωνεί με πελάτες MCP μέσω stdio για:

   • Απάντηση σε προτροπές χρηστών
   • Παροχή προτάσεων με επίγνωση περιβάλλοντος
   • Συνιστώμενες προτροπές για βοήθεια στη δημιουργία πλήρων δοκιμαστικών περιπτώσεων

Οφέλη από τη χρήση της προσέγγισης MCP

Ο διακομιστής Model Context Protocol προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα σε σχέση με τις καθαρά παραγωγικές προσεγγίσεις που μπορούν να ρυθμιστούν ώστε να βελτιώνονται:

Πλεονέκτημα	Description
Ακρίβεια	Η ντετερμινιστική ανάλυση διασφαλίζει ότι οι παραγόμενες δοκιμές αναφέρονται σε πραγματικούς μάρτυρες και ιδιότητες
Αξιοπιστία	Οι δοκιμές βασίζονται στην πραγματική δομή της αίτησής σας και όχι σε υποτιθέμενα μοτίβα
Επίγνωση πλαισίου	Ο διακομιστής MCP κατανοεί τη δομή της εφαρμογής σας και μπορεί να δημιουργήσει πιο σχετικές δοκιμές
Ενσωμάτωση με το Plan Designer	Επιτρέπει την οργάνωση των δοκιμών σύμφωνα με τις επιχειρηματικές απαιτήσεις και τα στοιχεία σχεδιασμού
Χρήση μετα-δεδομένων λύσης	Χρησιμοποιεί τους ορισμούς οντοτήτων, τις σχέσεις και τους επιχειρηματικούς κανόνες της λύσης σας
Παραγωγή δεδομένων δοκιμής	Δημιουργεί προτάσεις για τη δημιουργία κατάλληλων δεδομένων δοκιμής με βάση το μοντέλο δεδομένων της λύσης σας
Συμπληρωματικά προς τα LLMs	Λειτουργεί με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για να ενισχύσει τις δυνατότητες παραγωγής τους
Τυποποιημένη προσέγγιση	Ακολουθεί την προδιαγραφή MCP για συνεπή αλληλεπίδραση με διάφορους πελάτες

Ρύθμιση του διακομιστή MCP

Για να χρησιμοποιήσετε το διακομιστή MCP του μηχανισμού δοκιμής:

1. Εγκαταστήστε την πιο πρόσφατη έκδοση του Power Apps Test Engine CLI
2. Ρύθμιση των αρχείων προέλευσης εφαρμογών σε χώρο εργασίας
3. Ρύθμιση παραμέτρων του διακομιστή MCP για ανάλυση του χώρου εργασίας σας
4. Σύνδεση ενός προγράμματος-πελάτη MCP στο διακομιστή

Προαπαιτούμενα

• Power Apps Δοκιμή κινητήρα CLI (τελευταία έκδοση)
• Λύση ελεγχόμενη Power Platform από την πηγή
• Ένα πρόγραμμα-πελάτη συμβατό με MCP, όπως Visual Studio ή GitHub Copilot

Χρήση της Σχεδίασης σχεδίου με MCP

Το Plan Designer παρέχει μια δομημένη προσέγγιση για την οργάνωση και την ιεράρχηση των προσπαθειών δοκιμής. Όταν χρησιμοποιείται με τον διακομιστή MCP Test Engine, βελτιώνει τη διαδικασία δημιουργίας δοκιμών:

1. Δημιουργία σχεδίου δοκιμής: Καθορίστε σχέδια δοκιμών με συγκεκριμένους στόχους και κριτήρια επιτυχίας
2. Αντιστοίχιση απαιτήσεων: Σύνδεση δοκιμών με επιχειρηματικές απαιτήσεις και στοιχεία λύσης
3. Προτεραιότητα δοκιμής: Προσδιορίστε κρίσιμες διαδρομές και περιοχές υψηλού κινδύνου για εστιασμένες δοκιμές καθώς υλοποιείτε τη λύση σας
4. Ανάλυση κάλυψης: Παρακολούθηση κάλυψης δοκιμών έναντι στοιχείων σχεδίου και στοιχείων λύσης
5. Ορισμός δεδομένων δοκιμής: Καθορίστε τις απαιτήσεις δεδομένων δοκιμής για κάθε σενάριο δοκιμής

Πώς οι πληροφορίες σχεδίασης σχεδίου βελτιώνουν το διακομιστή MCP

Ο διακομιστής MCP χρησιμοποιεί πληροφορίες σχεδίασης σχεδίου για:

• Εστίαση της παραγωγής δοκιμών σε τομείς υψηλής προτεραιότητας
• Δημιουργία δεδομένων δοκιμής που καλύπτουν απαιτήσεις καθορισμένες από το σχέδιο
• Δοκιμές δομής για την επικύρωση συγκεκριμένων στοιχείων σχεδίου
• Δημιουργήστε ολοκληρωμένη κάλυψη δοκιμών ευθυγραμμισμένη με τις επιχειρηματικές προτεραιότητες
• Παροχή ιχνηλασιμότητας μεταξύ δοκιμών και επιχειρηματικών απαιτήσεων

Γρήγορα αποτελέσματα

Εξετάστε το MCP του μηχανισμού δοκιμής για πληροφορίες σχετικά με το διακομιστή MCP και ξεκινώντας.

Συνδυασμός ντετερμινιστικής ανάλυσης με παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη

Η πραγματική δύναμη του διακομιστή MCP Test Engine έγκειται στο συνδυασμό ντετερμινιστικής ανάλυσης με παραγωγικές δυνατότητες:

• Η ντετερμινιστική ανάλυση εξασφαλίζει ακρίβεια προσδιορίζοντας τα πραγματικά συστατικά
• Το Generative AI παρέχει κατανόηση φυσικής γλώσσας και δημιουργικά σενάρια δοκιμών
• Μαζί, παράγουν δοκιμές που είναι αξιόπιστες και ολοκληρωμένες

Αυτή η υβριδική προσέγγιση βοηθά να ξεπεραστούν οι περιορισμοί και των δύο:

• Οι καθαρά ντετερμινιστικές προσεγγίσεις μπορεί να μην καλύπτουν δημιουργικά σενάρια δοκιμών
• Οι καθαρά γενετικές προσεγγίσεις μπορούν να αναφέρουν ανύπαρκτα στοιχεία ελέγχου ή εσφαλμένες ιδιότητες
• Αναθεώρηση της διαδικασίας για τη βελτίωση και τη βελτίωση των παραγόμενων αποτελεσμάτων

Βέλτιστες πρακτικές

Όταν εργάζεστε με το διακομιστή MCP του μηχανισμού δοκιμής:

• Παροχή πλήρους περιβάλλοντος προέλευσης: Βεβαιωθείτε ότι ο φάκελος λύσης περιέχει όλα τα σχετικά αρχεία
• Να είστε συγκεκριμένοι στις προτροπές: Συμπεριλάβετε συγκεκριμένα ονόματα στοιχείων ελέγχου και αναμενόμενες συμπεριφορές
• Επαναλάβετε σταδιακά: Ξεκινήστε με βασικές δοκιμές και σταδιακά προσθέστε πολυπλοκότητα
• Επαλήθευση παραγόμενων δοκιμών: Ελέγξτε και προσαρμόστε τις δοκιμές πριν από την εκτέλεση
• Συνδυάστε με μη αυτόματη εξειδίκευση: Χρησιμοποιήστε τον διακομιστή MCP ως εργαλείο παραγωγικότητας και όχι ως υποκατάστατο για τη δοκιμή γνώσεων

Αντιμετώπιση προβλημάτων

Εάν αντιμετωπίσετε προβλήματα με το διακομιστή MCP, δοκιμάστε αυτά τα βήματα αντιμετώπισης προβλημάτων:

Θέμα	Επίλυση
Ο διακομιστής αποτυγχάνει να ξεκινήσει	Επαλήθευση μεταβλητών περιβάλλοντος εγκατάστασης και PATH
Ο υπολογιστής-πελάτης δεν μπορεί να συνδεθεί	Ελέγξτε τη διαμόρφωση stdio και τα δικαιώματα αρχείων
Οι δοκιμές που δημιουργούνται αναφέρονται σε εσφαλμένα στοιχεία ελέγχου	Βεβαιωθείτε ότι τα αρχεία λύσεων είναι πλήρη και ενημερωμένα
Η ανάλυση φαίνεται ελλιπής	Χρησιμοποιήστε λεπτομερή καταγραφή για να δείτε τι σαρώνει ο διακομιστής

Σχετικά άρθρα

Μάθετε σχετικά με τη σύνταξη δοκιμών με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης
Κατανοήστε τις μη ντετερμινιστικές δοκιμές AI
Εξερευνήστε δείγματα μηχανών δοκιμής