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테스트 엔진과 함께 모델 컨텍스트 프로토콜 서버 사용

참고

프리뷰 기능은 생산용으로 만들어진 것이 아니므로 기능이 제한될 수 있습니다. 이런 기능은 공식 릴리스 전에 사용할 수 있으므로 고객이 조기에 액세스하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

Power Apps 테스트 엔진에는 애플리케이션에 대한 결정론적 분석을 통해 테스트 생성을 향상시키는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 구현이 포함되어 있습니다. 이 가이드에서는 이 기능을 사용하여 더욱 정확하고 상황에 맞는 테스트를 생성하는 방법을 설명합니다.

모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 AI 도구 간 통신을 위한 표준으로, 컨텍스트와 동작을 제공합니다. 테스트 엔진의 컨텍스트에서는 다음을 활성화할 수 있습니다.

  • 결정론적 분석: 애플리케이션 구조 스캐닝 및 분석
  • 상황 인식: 코드 관계 및 종속성 이해
  • 코드 생성: 컨텍스트 기반 코드 조각 생성
  • 대화형 지원: 사용자 질의에 관련 제안으로 응답
  • 계획 통합: 구조화된 테스트 계획을 위해 Plan Designer 를 사용하여 작업

테스트 엔진 MCP 서버는 Visual Studio, GitHub Copilot와 같은 MCP 클라이언트나 다른 호환 도구와 함께 사용할 수 있는 표준 입출력(stdio) 구현을 제공합니다.

테스트 엔진 MCP 서버 작동 방식

테스트 엔진 MCP 서버는 결정론적 애플리케이션 스캐닝과 생성적 권장 사항을 결합합니다.

  1. 스캐닝 단계: 다음을 식별하기 위해 애플리케이션 구조를 분석합니다.

    • 제어 유형 및 계층 구조
    • 탐색 경로
    • 데이터 소스 및 스키마
    • 일반적인 상호 작용 패턴
    • 솔루션 구성 요소 관계
    • 엔터티 정의 및 관계
    • 양식 레이아웃 및 비즈니스 규칙
    • 사용자 정의 코드 구성 요소
  2. 분석 단계: 스캔 결과를 처리하여 다음을 식별하는 데 도움이 되는 정교한 프롬프트를 결정합니다.

    • 테스트 가능한 구성 요소 및 속성
    • 잠재적인 테스트 시나리오
    • 보도 기회
    • 위험 지역
    • 데이터 종속성
    • 필수 테스트 데이터 설정
  3. 계획 통합 단계: Plan Designer 와 함께 작동하여 다음을 수행합니다.

    • 비즈니스 요구 사항에 따라 테스트를 구성합니다.
    • 중요한 테스트 시나리오의 우선 순위 지정
    • 구조화된 테스트 계획 만들기
    • 계획 항목에 대한 추적 테스트 적용 범위
    • 테스트 범위에 대한 보고서 생성
  4. 추천 단계: 다음을 지원하기 위해 상황에 맞는 관련 메시지를 생성합니다.

    • 테스트 템플릿 및 구조
    • Power Fx 주장
    • 탐색 시퀀스
    • 데이터 검증 패턴
    • 모의 데이터 정의
    • 오류 처리 시나리오
  5. 통합 단계: stdio를 통해 MCP 클라이언트와 통신합니다.

    • 사용자 프롬프트에 응답
    • 상황에 맞는 제안 제공
    • 완전한 테스트 케이스 생성을 돕기 위한 권장 프롬프트

MCP 접근 방식을 사용하는 이점

모델 컨텍스트 프로토콜 서버는 순수 생성적 접근 방식에 비해 다음과 같은 여러 장점을 제공하며, 이를 구성하여 개선할 수 있습니다.

혜택 Description
정확성 결정론적 분석은 생성된 테스트가 실제 컨트롤과 속성을 참조하도록 보장합니다.
신뢰할 수 있음 테스트는 가정된 패턴이 아닌 애플리케이션의 실제 구조를 기반으로 합니다.
상황 인식 MCP 서버는 애플리케이션의 구조를 이해하고 더욱 관련성 있는 테스트를 생성할 수 있습니다.
Plan Designer와 통합 비즈니스 요구 사항 및 계획 항목에 따라 테스트를 구성할 수 있습니다.
솔루션 메타데이터 활용 솔루션의 엔터티 정의, 관계 및 비즈니스 규칙을 사용합니다.
테스트 데이터 생성 솔루션의 데이터 모델을 기반으로 적절한 테스트 데이터를 구축하기 위한 제안을 생성합니다.
LLM을 보완 대규모 언어 모델과 함께 작동하여 생성 기능을 향상시킵니다.
표준화된 접근 방식 다양한 클라이언트와의 일관된 상호 작용을 위해 MCP 사양을 따릅니다.

MCP 서버 설정

테스트 엔진 MCP 서버를 사용하려면:

  1. Power Apps Test Engine CLI의 최신 버전을 설치하세요
  2. 작업 공간에 애플리케이션 소스 파일 설정
  3. 작업 공간을 분석하기 위해 MCP 서버를 구성하세요
  4. MCP 클라이언트를 서버에 연결합니다

사전 요구 사항

  • Power Apps 테스트 엔진 CLI(최신 버전)
  • 소스 제어 솔루션 Power Platform
  • MCP 호환 클라이언트(예: Visual Studio 또는 GitHub Copilot

MCP와 함께 Plan Designer 사용

Plan Designer 는 테스트 활동을 구성하고 우선순위를 지정하는 데 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 테스트 엔진 MCP 서버와 함께 사용하면 테스트 생성 프로세스가 향상됩니다.

  1. 테스트 계획 생성: 특정 목표와 성공 기준을 사용하여 테스트 계획을 정의합니다.
  2. 요구 사항 매핑: 테스트를 비즈니스 요구 사항 및 솔루션 구성 요소에 연결합니다.
  3. 테스트 우선 순위: 솔루션을 구현할 때 집중 테스트를 위한 중요 경로와 고위험 영역을 식별합니다.
  4. 커버리지 분석: 계획 항목 및 솔루션 구성 요소에 대한 테스트 커버리지 추적
  5. 테스트 데이터 정의: 각 테스트 시나리오에 대한 테스트 데이터 요구 사항을 지정합니다.

Plan Designer 정보가 MCP 서버를 어떻게 향상시키는가

MCP 서버는 Plan Designer 정보를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 우선순위가 높은 영역에 대한 테스트 생성에 집중
  • 계획에서 정의된 요구 사항을 포괄하는 테스트 데이터를 생성합니다.
  • 특정 계획 항목을 검증하기 위한 구조 테스트
  • 비즈니스 우선순위에 맞춰 포괄적인 테스트 범위를 생성합니다.
  • 테스트와 비즈니스 요구 사항 간 추적성 제공

시작

MCP 서버와 시작 방법에 대한 정보는 테스트 엔진 MCP 를 참조하세요.

결정론적 분석과 생성적 AI 결합

테스트 엔진 MCP 서버의 진정한 힘은 결정론적 분석과 생성 기능을 결합하는 데 있습니다.

  • 결정론적 분석은 실제 구성 요소를 식별하여 정확성을 보장합니다.
  • 생성형 AI는 자연어 이해와 창의적인 테스트 시나리오를 제공합니다.
  • 이들은 함께 신뢰할 수 있고 포괄적인 테스트를 생성합니다.

이러한 하이브리드 접근 방식은 두 가지 접근 방식의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다.

  • 순수한 결정론적 접근 방식은 창의적인 테스트 시나리오의 적용 범위가 부족할 수 있습니다.
  • 순수 생성 접근 방식은 존재하지 않는 컨트롤이나 잘못된 속성을 참조할 수 있습니다.
  • 생성된 결과를 개선하고 다듬기 위한 검토 프로세스

모범 사례

테스트 엔진 MCP 서버로 작업할 때:

  • 완전한 소스 컨텍스트 제공: 솔루션 폴더에 모든 관련 파일이 포함되어 있는지 확인하세요.
  • 프롬프트에서 구체적으로 설명하세요: 특정 컨트롤 이름과 예상 동작을 포함하세요
  • 점진적으로 반복: 기본 테스트로 시작하여 점진적으로 복잡성을 추가합니다.
  • 생성된 테스트 확인: 실행하기 전에 테스트를 검토하고 조정합니다.
  • 수동 전문 지식과 결합: MCP 서버를 지식 테스트를 대체하는 것이 아닌 생산성 도구로 사용하세요.

문제 해결

MCP 서버에 문제가 발생하면 다음 문제 해결 단계를 시도해 보세요.

이슈 해상도
서버가 시작되지 않습니다 설치 및 PATH 환경 변수 확인
클라이언트가 연결할 수 없습니다 Stdio 구성 및 파일 권한 확인
생성된 테스트가 잘못된 컨트롤을 참조합니다. 솔루션 파일이 완전하고 최신 상태인지 확인하세요.
분석이 완료되지 않은 것 같습니다. 자세한 로깅을 사용하여 서버가 무엇을 스캔하고 있는지 확인하세요.

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