Menggunakan server Protokol Konteks Model dengan Mesin Uji

Catatan

Fitur pratinjau tidak dibuat untuk penggunaan produksi dan mungkin memiliki fungsionalitas yang dibatasi. Fitur ini tersedia sebelum rilis resmi agar pelanggan bisa memperoleh akses awal dan memberikan tanggapan.

Power Apps Test Engine menyertakan implementasi server Model Context Protocol (MCP) yang meningkatkan pembuatan pengujian melalui analisis deterministik aplikasi Anda. Panduan ini menjelaskan cara menggunakan kemampuan ini untuk menghasilkan pengujian yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual.

Apa itu Protokol Konteks Model?

Model Context Protocol (MCP) adalah standar untuk komunikasi antara alat AI untuk memberikan konteks dan tindakan. Dalam konteks Test Engine, ini dapat memungkinkan:

• Analisis deterministik: Memindai dan menganalisis struktur aplikasi
• Kesadaran kontekstual: Memahami hubungan dan dependensi kode
• Pembuatan kode: Membuat cuplikan kode berdasarkan konteks
• Bantuan interaktif: Menanggapi kueri pengguna dengan saran yang relevan
• Integrasi rencana: Bekerja dengan Perancang Rencana untuk perencanaan pengujian terstruktur

Server MCP Test Engine menyediakan implementasi input/output standar (stdio) yang dapat Anda gunakan dengan klien MCP seperti Visual Studio, GitHub Copilot, atau alat kompatibel lainnya.

Cara kerja server MCP Test Engine

Server MCP Test Engine menggabungkan pemindaian aplikasi deterministik dengan rekomendasi generatif:

1. Fase pemindaian: Menganalisis struktur aplikasi Anda untuk mengidentifikasi:

   • Jenis kontrol dan hierarki
   • Jalur navigasi
   • Sumber dan skema data
   • Pola interaksi umum
   • Hubungan komponen solusi
   • Definisi dan hubungan entitas
   • Tata letak formulir dan aturan bisnis
   • Komponen kode kustom

2. Fase analisis: Memproses hasil pemindaian untuk menentukan petunjuk yang disempurnakan yang membantu mengidentifikasi:

   • Komponen dan properti yang dapat diuji
   • Skenario pengujian potensial
   • Peluang pertanggungan
   • Area risiko
   • Dependensi data
   • Penyiapan data pengujian yang diperlukan

3. Fase integrasi rencana: Bekerja dengan Perancang Rencana untuk:

   • Atur pengujian berdasarkan persyaratan bisnis
   • Memprioritaskan skenario pengujian penting
   • Membuat rencana pengujian terstruktur
   • Lacak cakupan pengujian terhadap item paket
   • Buat laporan tentang cakupan pengujian

4. Fase rekomendasi: Menghasilkan perintah yang relevan secara kontekstual untuk membantu dengan:

   • Templat dan struktur pengujian
   • Power Fx Pernyataan
   • Urutan navigasi
   • Pola validasi data
   • Definisi data tiruan
   • Skenario penanganan kesalahan

5. Fase integrasi: Berkomunikasi dengan klien MCP melalui stdio untuk:

   • Menanggapi perintah pengguna
   • Berikan saran yang sadar konteks
   • Petunjuk yang direkomendasikan untuk membantu pembuatan kasus pengujian lengkap

Manfaat menggunakan pendekatan MCP

Server Model Context Protocol menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan pendekatan generatif murni yang dapat dikonfigurasi untuk ditingkatkan:

Keuntungan	Description
Ketepatan	Analisis deterministik memastikan pengujian yang dihasilkan mengacu pada kontrol dan properti aktual
Keandalan	Pengujian didasarkan pada struktur aktual aplikasi Anda, bukan pola yang diasumsikan
Kesadaran konteks	Server MCP memahami struktur aplikasi Anda dan dapat menghasilkan pengujian yang lebih relevan
Integrasi dengan Perancang Rencana	Memungkinkan tes diatur sesuai dengan persyaratan bisnis dan item rencana
Pemanfaatan metadata solusi	Menggunakan definisi entitas, hubungan, dan aturan bisnis solusi Anda
Pembuatan data pengujian	Membuat saran untuk membuat data pengujian yang sesuai berdasarkan model data solusi Anda
Pelengkap LLM	Bekerja dengan model bahasa besar untuk meningkatkan kemampuan pembuatan mereka
Pendekatan standar	Mengikuti spesifikasi MCP untuk interaksi yang konsisten dengan berbagai klien

Menyiapkan server MCP

Untuk menggunakan server MCP Test Engine:

1. Menginstal versi Power Apps terbaru Test Engine CLI
2. Menyiapkan file sumber aplikasi Anda di ruang kerja
3. Mengonfigurasi server MCP untuk menganalisis ruang kerja Anda
4. Menyambungkan klien MCP ke server

Prasyarat

• Power Apps Test Engine CLI (versi terbaru)
• Solusi yang dikendalikan Power Platform sumber
• Klien yang kompatibel dengan MCP seperti Visual Studio atau GitHub Copilot

Menggunakan Perancang Rencana dengan MCP

Perancang Rencana menyediakan pendekatan terstruktur untuk mengatur dan memprioritaskan upaya pengujian Anda. Saat digunakan dengan server MCP Test Engine, ini meningkatkan proses pembuatan pengujian:

1. Pembuatan rencana pengujian: Tentukan rencana pengujian dengan tujuan dan kriteria keberhasilan tertentu
2. Pemetaan persyaratan: Tautkan pengujian ke persyaratan bisnis dan komponen solusi
3. Prioritas pengujian: Identifikasi jalur penting dan area berisiko tinggi untuk pengujian terfokus saat Anda menerapkan solusi
4. Analisis cakupan: Lacak cakupan pengujian terhadap item paket dan komponen solusi
5. Definisi data pengujian: Menentukan persyaratan data pengujian untuk setiap skenario pengujian

Bagaimana informasi Perancang Rencana meningkatkan server MCP

Server MCP menggunakan informasi Perancang Paket untuk:

• Fokuskan pembuatan pengujian pada area prioritas tinggi
• Membuat data pengujian yang mencakup persyaratan yang ditentukan rencana
• Pengujian struktur untuk memvalidasi item rencana tertentu
• Hasilkan cakupan pengujian komprehensif yang selaras dengan prioritas bisnis
• Memberikan ketertelusuran antara pengujian dan persyaratan bisnis

Persiapan

Tinjau MCP Mesin Uji untuk informasi Server MCP dan memulai.

Menggabungkan analisis deterministik dengan AI generatif

Kekuatan nyata dari server MCP Test Engine terletak pada menggabungkan analisis deterministik dengan kemampuan generatif:

• Analisis deterministik memastikan akurasi dengan mengidentifikasi komponen aktual
• AI generatif memberikan pemahaman bahasa alami dan skenario pengujian kreatif
• Bersama-sama, mereka menghasilkan pengujian yang andal dan komprehensif

Pendekatan hibrida ini membantu mengatasi keterbatasan keduanya:

• Pendekatan deterministik murni dapat kekurangan cakupan skenario pengujian kreatif
• Pendekatan generatif murni dapat mereferensikan kontrol yang tidak ada atau properti yang salah
• Proses peninjauan untuk menyempurnakan dan meningkatkan hasil yang dihasilkan

Praktik terbaik

Saat bekerja dengan server MCP Test Engine:

• Berikan konteks sumber lengkap: Pastikan folder solusi Anda berisi semua file yang relevan
• Bersikaplah spesifik dalam perintah: Sertakan nama kontrol tertentu dan perilaku yang diharapkan
• Iterasi secara bertahap: Mulailah dengan pengujian dasar dan tambahkan kompleksitas secara bertahap
• Memverifikasi pengujian yang dihasilkan: Tinjau dan sesuaikan pengujian sebelum eksekusi
• Gabungkan dengan keahlian manual: Gunakan server MCP sebagai alat produktivitas, bukan pengganti pengetahuan pengujian

Mengatasi Masalah

Jika Anda mengalami masalah dengan server MCP, coba langkah-langkah pemecahan masalah berikut:

Masalah	Resolusi
Server gagal memulai	Memverifikasi instalasi dan variabel lingkungan PATH
Klien tidak dapat terhubung	Periksa konfigurasi stdio dan izin file
Pengujian yang dihasilkan mereferensikan kontrol yang salah	Pastikan file solusi Anda lengkap dan terkini
Analisis tampaknya tidak lengkap	Gunakan pencatatan verbose untuk melihat apa yang dipindai server

Artikel terkait

Pelajari tentang penulisan pengujian berbantuan AI
Memahami pengujian AI nondeterministik
Jelajahi sampel Test Engine