Сервер Model Context Protocol (MCP) позволяет выполнять тесты JMeter через MCP-совместимых клиентов и анализировать результаты тестов.

[!Важно] Ищете помощника ИИ внутри JMeter? Оригинальное название: Feather Wand

Feature Особенности

###Следующая казнь Выполнять тесты JMeter в не-GUI режиме Запуск JMeter в режиме GUI

• Захват и возврат результатов исполнения
• Генерировать JMeter отчет приборной панели

Анализ результатов тестирования

Анализ и анализ результатов теста JMeter (файлы JTL)

• Расчет комплексных показателей эффективности
• bottle автоматически определить узкие места производительности
• генерировать практические идеи и рекомендации Создание визуализаций результатов теста Генерировать отчеты HTML с результатами анализа

️ Установка

###Местная установка

1.Установить uv:

2. Убедитесь, что JMeter установлен в вашей системе и доступен через командную строку.

️ Важно: Убедитесь, что JMeter выполняется. Вы можете сделать это, запустив:

3.Установка необходимых зависимостей Python:

4.Настройте .env файл, обратитесь к .env.example файл для деталей.

Использование MCP

1. Подключиться к серверу с помощью MCP-совместимого клиента (например).

🚀 JMeter MCP Server

This is a Model Context Protocol (MCP) server that allows executing JMeter tests through MCP-compatible clients and analyzing test results.

[!IMPORTANT] 📢 Looking for an AI Assistant inside JMeter? 🚀 Check out Feather Wand

📋 Features

JMeter Execution

• 📊 Execute JMeter tests in non-GUI mode
• 🖥️ Launch JMeter in GUI mode
• 📝 Capture and return execution output
• 📊 Generate JMeter report dashboard

Test Results Analysis

• 📈 Parse and analyze JMeter test results (JTL files)
• 📊 Calculate comprehensive performance metrics
• 🔍 Identify performance bottlenecks automatically
• 💡 Generate actionable insights and recommendations
• 📊 Create visualizations of test results
• 📑 Generate HTML reports with analysis results

🛠️ Installation

Local Installation

1. Install uv:

2. Ensure JMeter is installed on your system and accessible via the command line.

⚠️ Important: Make sure JMeter is executable. You can do this by running:

chmod +x /path/to/jmeter/bin/jmeter

3. Install required Python dependencies:

pip install -r requirements.txt

4. Configure the .env file, refer to the .env.example file for details.

# JMeter Configuration
JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3
JMETER_BIN=${JMETER_HOME}/bin/jmeter

# Optional: JMeter Java options
JMETER_JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx2g"

💻 MCP Usage

1. Connect to the server using an MCP-compatible client (e.g., Claude Desktop, Cursor, Windsurf)

2. Send a prompt to the server:

Run JMeter test /path/to/test.jmx

3. MCP compatible client will use the available tools:

JMeter Execution Tools

• 🖥️ execute_jmeter_test: Launches JMeter in GUI mode, but doesn’t execute test as per the JMeter design
• 🚀 execute_jmeter_test_non_gui: Execute a JMeter test in non-GUI mode (default mode for better performance)

Test Results Analysis Tools

• 📊 analyze_jmeter_results: Analyze JMeter test results and provide a summary of key metrics and insights
• 🔍 identify_performance_bottlenecks: Identify performance bottlenecks in JMeter test results
• 💡 get_performance_insights: Get insights and recommendations for improving performance
• 📈 generate_visualization: Generate visualizations of JMeter test results

🏗️ MCP Configuration

Add the following configuration to your MCP client config:

{
    "mcpServers": {
      "jmeter": {
        "command": "/path/to/uv",
        "args": [
          "--directory",
          "/path/to/jmeter-mcp-server",
          "run",
          "jmeter_server.py"
        ]
      }
    }
}

✨ Use Cases

Test Execution