GPA Backend Test Analyst MCP
Enables backend test quality analysis for GPA e-commerce, including coverage analysis, reverse engineering, architecture mapping, and test suite generation.
README
GPA Backend Test Analyst MCP
Servidor MCP especializado em análise de qualidade de testes backend para o e-commerce do Grupo Pão de Açúcar (GPA).
Atua como um Engenheiro Sênior de Backend na sustentação de microsserviços, cobrindo análise de cobertura, engenharia reversa de módulos sem documentação, mapeamento de arquiteturas descentralizadas e geração de suites de testes completas.
Índice
- Pré-requisitos
- Instalação
- Como rodar
- Integração com VS Code
- Tools disponíveis
- Resources disponíveis
- Prompt Templates
- Exemplos de uso
- Métricas de qualidade
Pré-requisitos
Instalação
git clone <url-do-repositorio>
cd McpAutomation
npm install
npm run build
Como rodar
Modo desenvolvimento (sem build)
npm run dev
Modo produção
npm run build
npm start
Testar visualmente com o MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/gpa-mcp-server.js
Acesse http://localhost:6274 para explorar todas as tools, resources e prompts com uma interface gráfica.
Integração com VS Code
O arquivo .vscode/mcp.json já está configurado. Com o build gerado (dist/gpa-mcp-server.js), o servidor é detectado automaticamente pelo VS Code.
- Abra o GitHub Copilot Chat (
Ctrl+Alt+I) - Selecione o modo Agent
- O servidor
gpa-backend-test-analystestará disponível
Configuração manual (outros clientes MCP)
{
"mcpServers": {
"gpa-backend-test-analyst": {
"command": "node",
"args": ["caminho/para/dist/gpa-mcp-server.js"],
"env": {
"GPA_ENVIRONMENT": "sustentacao",
"TARGET_COVERAGE": "100"
}
}
}
}
Tools disponíveis
analyze_test_coverage
Analisa o relatório de cobertura de um serviço. Identifica gaps, classifica riscos de negócio por criticidade e sugere casos de teste para fechar os gaps.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
service_name |
string | ✅ | Nome do microsserviço ou módulo |
coverage_report |
string | ✅ | Relatório em formato LCOV, JSON ou XML (Istanbul/JaCoCo) |
target_coverage |
number | ❌ | Meta de cobertura em % (padrão: 100) |
reverse_engineer_module
Analisa código sem documentação e gera descrição funcional, contratos de entrada/saída, dependências identificadas e documentação pronta (Javadoc/JSDoc).
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
code_snippet |
string | ✅ | Trecho de código a analisar |
language |
enum | ✅ | java, kotlin, node, python, go |
context |
string | ❌ | Contexto do módulo (ex: checkout service) |
map_decentralized_architecture
Mapeia dependências entre microsserviços, identifica Single Points of Failure (SPOFs), fluxos síncronos/assíncronos e gera estratégia de testes por camada com diagrama Mermaid.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
service_list |
string[] | ✅ | Lista dos serviços envolvidos |
entry_point |
string | ✅ | Serviço de entrada da análise |
interaction_logs |
string | ❌ | Logs de chamadas entre serviços |
generate_test_suite
Gera suite de testes completa com 100% de cobertura de branches: happy path, edge cases, cenários de erro, testes de contrato e mocks configurados.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
code_snippet |
string | ✅ | Código-fonte do método/classe a testar |
framework |
enum | ✅ | junit5, jest, pytest, testng, spock |
coverage_gaps |
string[] | ❌ | Linhas/branches sem cobertura identificados |
mock_strategy |
enum | ❌ | mockito, jest-mock, wiremock, testcontainers |
diagnose_test_failure
Diagnostica falhas em testes existentes: identifica causa raiz, classifica o tipo (flaky, regression, environment, test bug, production bug) e gera o código corrigido.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
test_name |
string | ✅ | Nome completo do teste que falhou |
error_log |
string | ✅ | Stack trace ou log de erro completo |
test_code |
string | ❌ | Código-fonte do teste |
production_code |
string | ❌ | Código de produção relacionado |
generate_documentation
Gera documentação técnica a partir do código nos formatos JSDoc, Javadoc, OpenAPI 3.0, ADR, README ou Wiki.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
code_snippet |
string | ✅ | Código-fonte para documentar |
doc_type |
enum | ✅ | jsdoc, javadoc, openapi, adr, readme, wiki |
service_context |
string | ❌ | Contexto do serviço |
Resources disponíveis
| URI | Nome | Descrição |
|---|---|---|
gpa://architecture/service-map |
Mapa de Arquitetura GPA | Todos os microsserviços por domínio com integrações e padrões |
gpa://tests/coverage-baseline |
Baseline de Cobertura | Cobertura atual por serviço com status e prioridade de melhoria |
gpa://tests/flaky-registry |
Registro de Testes Flaky | Testes instáveis conhecidos com causa suspeita e status de investigação |
Prompt Templates
| Nome | Parâmetros | Descrição |
|---|---|---|
coverage-analysis |
service_name, target_coverage |
Análise completa de cobertura com gaps e estimativa de esforço |
reverse-engineer-module |
service_name |
Engenharia reversa com contrato, dependências e documentação |
architecture-mapping |
service_list, entry_point |
Mapeamento de arquitetura com diagrama Mermaid e estratégia de testes |
generate-test-suite |
framework, mock_strategy |
Geração de suite com 100% de cobertura e nomenclatura padrão |
Exemplos de uso
Analisar cobertura de um serviço
Analise a cobertura do checkout-service com meta de 100%.
[cole o relatório LCOV aqui]
Fazer engenharia reversa de um método
Analise esse código Java do payment-service sem documentação e gere o Javadoc completo.
[cole o código aqui]
Mapear dependências de um fluxo de compra
Mapeie os serviços: cart-service, checkout-service, payment-service, order-service
Ponto de entrada: checkout-service
Diagnosticar um teste falhando na pipeline
O teste should_complete_order_when_payment_approved está falhando com esse erro:
[cole o stack trace aqui]
Métricas de qualidade
| Métrica | Meta |
|---|---|
| Line Coverage | ≥ 100% |
| Branch Coverage | ≥ 100% |
| Mutation Score | ≥ 85% |
| Flaky Test Rate | < 1% |
| Tempo de execução (unit) | < 5 min |
| Tempo de execução (integration) | < 15 min |
Domínios cobertos
catalog · cart · checkout · payment · order · fulfillment · customer
Integrações: gateways de pagamento · ERPs · WMS · CDN · Kafka · RabbitMQ · Antifraude
Padrões: REST · gRPC · Event-driven · BFF · CQRS · Saga
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.