🧪 官方 Debugg AI MCP 服务器

由AI驱动的开发和测试工具包，实现了模型上下文协议（MCP），旨在为AI代理提供全面的测试、调试和代码分析能力。

通过以下功能改进您的开发流程：

• 零配置端到端测试 - 使用自然语言描述运行浏览器测试
• 实时会话监控 - 实时浏览器控制台、网络流量和截图监控
• 测试套件管理 - 创建和管理全面的测试套件
• 无缝CI/CD集成 - 在Debugg.AI 应用仪表板中查看所有测试结果

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@debugg-ai/debugg-ai-mcp"> <img width="380" height="200" src="https://gips0.baidu.com/it/u=4044169687,796078698&fm=3081&app=3_081&f=PNG?w=760&h=400" alt="Debugg AI MCP 服务器" /> </a>

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🚀 功能

12 种专注的开发工具

• 🧪 端到端测试套件 - 运行浏览器测试，创建测试套件，并生成基于提交的测试
• 🖥️ 实时会话监控 - 实时浏览器控制台、网络流量和截图监控
• 📊 测试管理 - 列出、创建并跟踪测试套件和基于提交的测试套件
• 📱 实时进度 - 带有截图和逐步执行的实时更新
• 🌐 通用兼容性 - 与任何MCP兼容客户端（如Claude Desktop、LangChain等）配合使用

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示例

输入提示："测试创建账户和登录的能力"

结果：

**任务完成**

- 持续时间：86.80秒
- 最终结果：成功完成了使用电子邮件'alice.wonderland1234@example.com'注册并登录账户的任务。
- 状态：成功

全面演示：

查看更深入的全面用例演示

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🛠️ 快速设置

1. 获取您的API密钥

在debugg.ai创建一个免费账户并生成您的API密钥。

2. 选择安装方法

选项A：NPX（推荐）

npx -y @debugg-ai/debugg-ai-mcp

选项B：Docker

docker run -i --rm --init \
  -e DEBUGGAI_API_KEY=your_api_key \
  quinnosha/debugg-ai-mcp

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🧰 可用工具

端到端测试工具

• debugg_ai_test_page_changes - 使用自然语言描述运行浏览器测试
• debugg_ai_create_test_suite - 为特性创建组织良好的测试套件
• debugg_ai_create_commit_suite - 根据git提交生成测试
• debugg_ai_get_test_status - 监控测试执行和结果

测试管理工具

• debugg_ai_list_tests - 列出所有端到端测试，支持过滤和分页
• debugg_ai_list_test_suites - 列出所有测试套件，支持过滤选项
• debugg_ai_list_commit_suites - 列出所有基于提交的测试套件

实时会话监控工具

• debugg_ai_start_live_session - 启动带有实时监控的浏览器会话
• debugg_ai_stop_live_session - 停止活动的实时会话
• debugg_ai_get_live_session_status - 获取实时会话的当前状态
• debugg_ai_get_live_session_logs - 从实时会话检索控制台和网络日志
• debugg_ai_get_live_session_screenshot - 从活动的实时会话捕获截图

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⚙️ 配置

对于Claude Desktop

将此添加到您的MCP设置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "debugg-ai-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@debugg-ai/debugg-ai-mcp"],
      "env": {
        "DEBUGGAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

可选环境变量

# 必需
DEBUGGAI_API_KEY=your_api_key

# 可选（具有合理默认值）
DEBUGGAI_LOCAL_PORT=3000                    # 您的应用程序端口
DEBUGGAI_LOCAL_REPO_NAME=your-org/repo      # GitHub仓库名称
DEBUGGAI_LOCAL_REPO_PATH=/path/to/project   # 项目目录

💡 使用示例

快速运行端到端测试

"测试我运行在3000端口的应用中的用户登录流程"

分析您的项目

"我的代码库中使用了哪些框架和语言？"

获取问题洞察

"显示我项目中的所有高优先级问题"

生成测试覆盖率

"为身份验证模块生成测试覆盖率"

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🧑‍💻 本地开发

# 安装依赖
npm install

# 运行测试
npm test

# 构建项目
npm run build

# 在本地启动服务器
node dist/index.js

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📁 项目结构

debugg-ai-mcp/
├── config/          # 配置管理  
├── tools/           # 14个MCP工具定义
├── handlers/        # 工具实现逻辑
├── services/        # DebuggAI API集成
├── utils/           # 共享实用工具及日志
├── types/           # TypeScript类型定义
├── __tests__/       # 综合测试套件
└── index.ts         # 主服务器入口点

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🚀 发布与版本

该项目使用自动发布到NPM。以下是其工作方式：

自动发布

• 每次向main推送都会触发自动NPM发布
• 如果版本已存在则不会发布
• 包括完整的测试套件验证和构建验证

版本管理

# 本地增加版本
npm run version:patch  # 1.0.15 → 1.0.16
npm run version:minor  # 1.0.15 → 1.1.0
npm run version:major  # 1.0.15 → 2.0.0

# 检查包内容
npm run publish:check

通过GitHub手动增加版本

1. 转到操作→版本增加
2. 点击**"运行工作流"**
3. 选择版本类型或输入自定义版本
4. 工作流将更新版本并触发发布

贡献者设置

参见.github/PUBLISHING_SETUP.md以获取完整设置说明。

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💬 支持与链接

• 📖 文档：debugg.ai/docs
• 🐛 问题：GitHub问题
• 💬 Discord：加入我们的社区
• 🌐 仪表板：app.debugg.ai

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🔒 许可证

Apache-2.0 许可证 © 2025 DebuggAI

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<p align="center">在旧金山制作 ❤️</p>