Подключаем LLM к вашей TMS

Последнее время все чаще появляются продукты, которые скрещивают LLM и TMS — и получается магия! ✨

Свежий пример: ▶️ Gen-A: как искусственный интеллект переворачивает тестирование ^[1]

Плюсы таких решений очевидны. Минусы тоже есть: у всех свои TMS, конфлюенсы и прочие инструменты. Как это затянуть в свой контур? 🤔

Ну и давайте честно, LLM есть у многих, но не у всех есть AI-команды, которые делают такие красивые большие продукты. И есть ощущение, что стоит это как крыло от самолета

Что делать? Есть решение – MCP – Model Context Protocol.

Статья синьерская, пишу кратко.
Будет много ссылок, я покажу как собрать это в рабочее решение.

📖 1. Model Context Protocol (MCP) – универсальный протокол для взаимодействия с ИИ
→ https://habr.com/ru/articles/899088 ^[2]

🛠 2. Готовые MCP-серверы, возможно вам повезет и вы сразу найдете то что вам нужно. Например, Playwright MCP, который позволяет управлять браузером
→ https://github.com/microsoft/playwright-mcp ^[3]

🍒 3. Гайд, как делать свои MCP-сервисы
→ https://devblogs.microsoft.com/devops/azure-devops-mcp-server-public-preview ^[4]

Что нужно для профита?

✅ Доступ к TMS (минимум):

• Получение шагов теста

• Создание теста

• Изменение теста

• Добавление теста в каталог

• Получение списка тестов из каталога

✅ Доступ к документации (минимум):

• Получение текста статьи

Как это сделать?

1. Читаем гайд ^[4] как сделать свой MCP сервис

2. Копируем примеры, делаем свой MCP-сервис. В Asp net core от классического rest сервиса практически ничем не отличается

Примеры контроллера для LLM, обратите внимание ^[5], строку получили, строку отдали, также подсказываем LLM какой формат внутри строки нам нужен, непривычно:

[McpServerTool, Description("Get testcases details")]
public async Task<string> GetTestCases(
[Description("The ids of the testcases sample: '1,2'")] string ids
)
{
    var tcs = await testCaseService.GetTestCasesAsync(ids.Split(",").Select(int.Parse).ToArray());
    return JsonSerializer.Serialize(tcs, TestCaseContext.Default.ListTestCase);
}

[McpServerTool, Description("Create testcase")]
public async Task<string> CreateTestCase(
[Description(@"The testcase details. Use json format: Title, Precondition, Steps: [{ Action, ExpectedResult }]")] string details
)
{
    var tcDetails = JsonSerializer.Deserialize(details, TestCaseContext.Default.TestCase);
    var tc = await testCaseService.CreateTestCaseAsync(tcDetails);
    return tc.ToString() ;
}

Сообщаем о нашем сервисе LLM

1. UI не пишем.
2. Мне нравится расширение RooCode для VS Code → https://github.com/RooCodeInc/Roo-Code
^[6]3. Поднимаем свой сервис в сети на веб-сервисе (MCP SSE) и подключаем к RooCode.
https://apidog.com/blog/mcp-server-roo-code/ ^[7]

Готово 🎉
Подбираем промты, пишем тесты, работаем с разными API, экономим время!

✅ Плюсы – все работает из коробки. Я за пару дней всё подключил
🛠 Некоторые модели долго думают чтобы тыкнуть API через MPC, тут надо настройки и промты подкрутить

Результат