qa-mcp-server
Professional Model Context Protocol implementation for Quality Assurance, integrating best practices of testing, reporting, and defect management.
README
🚀 Enterprise-Grade QA MCP Server
Una implementación profesional del Model Context Protocol (MCP) para Quality Assurance, integrando las mejores prácticas de testing, reportería y gestión de defectos.
📋 Tabla de Contenidos
✨ Características
1. Gestión de Casos de Prueba 📝
- Crear, actualizar y eliminar test cases
- Organización por prioridad, etiquetas y estado
- Trazabilidad con requisitos
- Estimación de duración de pruebas
2. Ejecución de Tests 🧪
- Registro detallado de resultados
- Tracking por environment
- Captura de errores y stack traces
- Métricas de tiempo de ejecución
- Estadísticas de pass/fail rate
3. Gestión de Defectos 🐛
- Reportería integral de bugs
- Clasificación por severidad (critical, high, medium, low)
- Priorización (P0-P3)
- Workflow de estados
- Asignación a desarrolladores
- Trazabilidad con test cases
4. Análisis de Cobertura 📊
- Reporte de cobertura de código por línea
- Análisis por archivo
- Identificación de áreas no cubiertas
- Histórico de tendencias
- Visualización de gaps
5. Planificación de Tests 📅
- Creación de test plans
- Definición de objetivos y scope
- Hitos y cronograma
- Gestión de recursos
- Análisis de riesgos
6. Matriz de Trazabilidad (RTM) 🔗
- Mapeo requisitos → test cases
- Análisis de cobertura de requisitos
- Identificación de requisitos sin pruebas
- Reporte de gaps
7. Reportería Comprehensiva 📈
- Dashboards en tiempo real
- Reportes ejecutivos
- Métricas de calidad
- Análisis de tendencias
- Exportación multi-formato
🏗️ Arquitectura
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude AI (via MCP Protocol) │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ QA MCP Server (TypeScript/Node.js) │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Test Case Management │ Defect Management │
│ Test Execution Tracking │ Coverage Analysis │
│ Test Planning │ RTM & Traceability │
│ Reporting Engine │ Statistics & Analytics│
└─────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌────────────┼────────────┐
▼ ▼ ▼
[Database] [File System] [External Tools]
- Test Cases - Reports - Jenkins
- Results - Logs - GitHub
- Defects - Artifacts - JIRA
🔧 Instalación
Requisitos
- Node.js 16+
- TypeScript 4.5+
- Claude API Key
Setup
# 1. Clonar o descargar el servidor
git clone <repo-url>
cd qa-mcp-server
# 2. Instalar dependencias
npm install
# 3. Compilar TypeScript
npm run build
# 4. Configurar en .claude/settings.json
cat > ~/.claude/settings.json << 'EOF'
{
"mcpServers": {
"qa": {
"command": "node",
"args": ["qa-mcp-server.js"],
"env": {
"API_KEY": "your-key-here"
}
}
}
}
EOF
# 5. Iniciar el servidor
npm start
💡 Uso
Ejemplo 1: Crear un Test Case
User: "Crea un test case para validar el login de usuarios"
Claude:
Voy a crear un test case bien estructurado para validar el login...
Usando: create_test_case
{
"title": "Validar login de usuario con credenciales correctas",
"description": "Verifica que un usuario pueda hacer login exitosamente",
"steps": [
"1. Navegar a la página de login",
"2. Ingresar email válido",
"3. Ingresar contraseña correcta",
"4. Hacer click en el botón Login",
"5. Esperar redirección"
],
"expected_result": "Usuario redirigido a dashboard, sesión activa",
"priority": "critical",
"tags": ["authentication", "core-feature", "login"]
}
✅ Creado: TC-1718527500 "Validar login de usuario con credenciales correctas"
Ejemplo 2: Registrar Resultado de Test
User: "Ejecuté el test TC-1718527500 y falló. El mensaje de error dice que no
se puede conectar a la base de datos de usuarios."
Usando: record_test_result
{
"test_case_id": "TC-1718527500",
"status": "failed",
"actual_result": "Error al conectar a base de datos de usuarios",
"executed_by": "qa_engineer_01",
"environment": "staging",
"duration": 12,
"error_message": "Connection timeout: unable to reach auth_service on port 5432"
}
❌ Registrado: Test TC-1718527500 falló en staging
Ejemplo 3: Reportar Defecto
User: "El test falló porque el servicio de autenticación no responde.
Este es un bug crítico que encontramos en staging."
Usando: report_defect
{
"title": "Auth service timeout - database connection issue",
"description": "El servicio de autenticación no puede conectarse a la BD de usuarios.
Timeout después de 30 segundos. Afecta login de todos los usuarios.",
"severity": "critical",
"priority": "p0",
"found_in": "staging",
"detected_by": "qa_engineer_01",
"related_test_case_ids": ["TC-1718527500"]
}
🐛 Reportado: DEF-1718527501
Severidad: CRITICAL
Prioridad: P0
Estado: OPEN
Ejemplo 4: Generar Reporte QA
User: "Dame un reporte completo del estado actual del testing"
Usando: generate_qa_report
╔════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ COMPREHENSIVE QA REPORT ║
║ Generated: 2026-06-16T10:30:00.000Z ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════════╝
📊 TEST EXECUTION SUMMARY
────────────────────────────────────────────────────────────────
Total Tests Executed: 145
✅ Passed: 128 (88%)
❌ Failed: 12
🔒 Blocked: 3
⏭️ Skipped: 2
🐛 DEFECT SUMMARY
────────────────────────────────────────────────────────────────
Total Defects: 15
🟠 Open: 7
🟡 In Progress: 5
✅ Resolved: 3
By Priority:
P0: 2
P1: 3
P2: 6
P3: 4
📋 REQUIREMENTS TRACEABILITY
────────────────────────────────────────────────────────────────
Total Requirements: 32
✅ Fully Traced: 28
🟡 Partially Traced: 3
🔴 Untraced: 1
Coverage: 87%
📈 CODE COVERAGE
────────────────────────────────────────────────────────────────
Overall Coverage: 78%
Lines Covered: 3425/4390
Uncovered Areas: 965
📚 API Reference
Test Case Management
create_test_case
Crea un nuevo caso de prueba.
create_test_case({
title: string, // Título descriptivo del test
description: string, // Descripción detallada
steps: string[], // Pasos a seguir
expected_result: string, // Resultado esperado
priority: "critical" | "high" | "medium" | "low",
tags?: string[] // Etiquetas opcionales
})
→ TestCase
list_test_cases
Lista test cases con filtros opcionales.
list_test_cases({
priority?: string,
tag?: string,
status?: string
})
→ TestCase[]
get_test_case
Obtiene detalles de un test case específico.
get_test_case({
test_case_id: string
})
→ TestCase | null
Test Execution
record_test_result
Registra el resultado de una ejecución de test.
record_test_result({
test_case_id: string,
status: "passed" | "failed" | "blocked" | "skipped",
actual_result: string,
executed_by: string,
environment: string,
duration: number, // en segundos
error_message?: string
})
→ TestResult
get_execution_stats
Obtiene estadísticas de ejecución de tests.
get_execution_stats()
→ {
total: number,
passed: number,
failed: number,
blocked: number,
skipped: number,
passRate: number
}
Defect Management
report_defect
Reporta un nuevo defecto/bug.
report_defect({
title: string,
description: string,
severity: "critical" | "high" | "medium" | "low",
priority: "p0" | "p1" | "p2" | "p3",
found_in: string, // environment donde se encontró
detected_by: string, // quien lo detectó
related_test_case_ids?: string[]
})
→ Defect
list_defects
Lista defectos con filtros.
list_defects({
severity?: string,
status?: string,
priority?: string
})
→ Defect[]
update_defect
Actualiza estado, asignación o resolución de un defecto.
update_defect({
defect_id: string,
status?: "open" | "in-progress" | "in-review" | "resolved" | "closed" | "reopened",
assigned_to?: string,
resolution?: string
})
→ Defect | null
get_defect_stats
Obtiene estadísticas de defectos.
get_defect_stats()
→ {
total: number,
open: number,
inProgress: number,
resolved: number,
byPriority: Record<string, number>,
bySeverity: Record<string, number>
}
Coverage Analysis
get_coverage_report
Genera o recupera reporte de cobertura.
get_coverage_report({
generate?: boolean,
total_lines?: number,
covered_lines?: number,
by_file?: Record<string, { covered: number, total: number }>
})
→ CoverageReport
Test Planning
create_test_plan
Crea un nuevo test plan.
create_test_plan({
name: string,
description: string,
scope: string,
objectives: string[],
test_case_ids?: string[],
start_date: string, // ISO 8601
end_date: string
})
→ TestPlan
Requirements Traceability
add_requirement_to_rtm
Añade un requisito a la matriz de trazabilidad.
add_requirement_to_rtm({
requirement_id: string,
description: string,
test_case_ids?: string[],
priority: string
})
→ RTMEntry
get_rtm_report
Obtiene reporte de trazabilidad de requisitos.
get_rtm_report()
→ {
total: number,
fullyTraced: number,
partiallyTraced: number,
untraced: number,
coveragePercentage: number,
entries: RTMEntry[]
}
Reporting
generate_qa_report
Genera reporte comprehensivo de QA.
generate_qa_report()
→ string (formatted report)
🎯 Casos de Uso
1. Ciclo de Testing Completo
Crear test plan → Crear test cases → Ejecutar tests →
Registrar resultados → Reportar defectos →
Actualizar defectos → Generar reportes
2. Gestión de Defectos Post-Release
Test ejecutado por usuario
↓
Defecto reportado → P0 asignado
↓
Desarrollador lo arregla → Status: in-review
↓
QA verifica fix → Status: resolved
↓
Incluido en retrospectiva
3. Análisis de Cobertura de Requisitos
RTM: REQ-123 mapeado a TC-456, TC-789
↓
Si todos los tests pasan → Requisito satisfecho
↓
Si algún test falla → Defecto vinculado a requisito
↓
Reporte de trazabilidad muestra gaps
4. Decisiones de Go/No-Go Release
Métricas observadas:
- Pass Rate: 95% ✅
- Critical Defects Open: 0 ✅
- Requirement Coverage: 100% ✅
- Code Coverage: 85% ✅
Decisión: ✅ READY FOR RELEASE
🔌 Integraciones
Integración con JIRA
// Cuando un defecto se reporta:
// 1. Se crea automáticamente en JIRA
// 2. Se sincroniza status bidireccionalmente
// 3. Se vinculan test cases relacionados
report_defect({...})
→ [DEF-123 creado en QA MCP]
→ [JIRA-456 creado automáticamente]
→ [Bidirectional sync habilitado]
Integración con GitHub
// Los test results se pueden postear como:
// 1. PR comments
// 2. Status checks
// 3. Commit statuses
// 4. Release notes
record_test_result({...})
→ [GitHub Check created]
→ [PR status actualizado]
Integración con CI/CD (Jenkins, GitHub Actions)
// Los tests se ejecutan en pipeline
// Los resultados se sincronizan automáticamente:
pipeline {
post {
always {
// Post test results to QA MCP
sh '''
curl -X POST http://qa-mcp:3000/api/results \
-H "Content-Type: application/json" \
-d @test-results.json
'''
}
}
}
Integración con Confluence
// Genera documentación automática:
// - Test Plans → Confluence pages
// - RTM Reports → Wiki
// - Execution reports → Living documentation
generate_qa_report()
→ [Confluence page creada]
→ [Automáticamente actualizada cada ejecución]
🚀 Mejores Prácticas
1. Test Case Design
✅ Cada test case debe probar UNA cosa ✅ Usar nombres descriptivos y claros ✅ Incluir precondiciones explícitas ✅ Especificar datos de entrada específicos ✅ Definir claramente el resultado esperado
2. Defect Reporting
✅ Describir en qué condiciones ocurre el bug ✅ Incluir pasos para reproducir ✅ Adjuntar evidencia (screenshots, logs) ✅ Vincular test cases relacionados ✅ Proporcionar stack traces cuando sea posible
3. Cobertura de Requisitos
✅ Mapear cada requisito a al menos un test ✅ Rastrear cambios de requisitos ✅ Mantener RTM actualizado ✅ Reportar gaps regularmente ✅ Revisar antes de cada release
4. Métricas Importante
📊 Métricas a Monitorear:
- Pass Rate (objetivo > 95%)
- Defect Density (máx 2 por 1000 LOC)
- Code Coverage (objetivo > 80%)
- Requirement Traceability (100%)
- Mean Time to Resolution (MTTR)
- Test Cycle Time
5. Comunicación
✅ Generar reportes diarios/semanales ✅ Usar dashboards en tiempo real ✅ Escalación automática de P0/Critical ✅ Retrospectivas post-release ✅ Sharing de lecciones aprendidas
📊 Ejemplo de Flujo Completo
Día 1: Planning
├─ create_test_plan
├─ add_requirement_to_rtm (REQ-1 → REQ-50)
└─ create_test_case (TC-1 → TC-200)
Día 2-5: Execution
├─ record_test_result (run batch 1)
├─ record_test_result (run batch 2)
└─ report_defect (encontrados: DEF-1 → DEF-15)
Día 6: Analysis
├─ get_execution_stats → 88% pass rate
├─ list_defects (severity: critical) → 2 defectos P0
├─ get_coverage_report → 78% coverage
└─ get_rtm_report → 95% requirement coverage
Día 7: Report
└─ generate_qa_report → ejecutivos, stakeholders
Decisión: GO/NO-GO basada en métricas
Si NO-GO:
├─ Developers arreglan defectos críticos
├─ Smoke test suite (TC subset)
└─ Re-evaluación
Si GO:
├─ Release pushed
├─ Post-release monitoring
└─ Retrospectiva
🛠️ Troubleshooting
Error: "Test case not found"
Verifica que el ID del test case sea correcto
list_test_cases() # para ver todos los IDs
Error: "Connection timeout"
Asegúrate que el MCP server esté corriendo
npm start
High False Positive Rate
Revisa la especificación del test case
- ¿Está bien definido el expected result?
- ¿Hay flakiness por timing?
- ¿Los datos de test son correctos?
📞 Soporte y Contribuciones
Para reportar issues o contribuir:
- Abre un GitHub issue con detalles
- Incluye logs y pasos para reproducir
- Proporciona contexto del ambiente
- Submit PR con fix propuesto
Made with ❤️ for Quality Assurance Engineering
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.