tulleyregardful189/ai-testing-mcp

# 🧪 ai-testing-mcp - 使用清晰、可控的检查测试 AI [](https://github.com/tulleyregardful189/ai-testing-mcp/releases) ## 🚀 这是什么 ai-testing-mcp 是一个用于 AI 测试、评估和质量检查的 MCP 服务器。它可以帮助你运行可重复的测试、比较模型输出，并在一个地方跟踪结果质量。 在以下场景中使用它： - 使用同一组检查测试 AI 响应 - 以清晰的方式审查输出质量 - 跨运行比较结果 - 记录评估结果 - 通过 MCP 连接测试工具 ## 💻 你需要什么 对于 Windows，你需要： - Windows 10 或 Windows 11 - 访问互联网以下载应用程序 - 足够的磁盘空间用于应用程序及其测试文件 - 运行已下载应用程序的权限 大多数用户不需要安装额外的工具。 ## 📥 在 Windows 上下载 访问以下页面以下载最新版本： https://github.com/tulleyregardful189/ai-testing-mcp/releases 在该页面上： 1. 打开最新版本 2. 查找 Windows 文件 3. 将文件下载到你的电脑 4. 将其保存到可以再次找到的文件夹，例如“下载”或“桌面” 如果发布包含 ZIP 文件，请下载该文件并在下载完成后打开它。 ## 🪟 安装和运行 文件下载后： ### 如果你下载了 ZIP 文件 1. 右键点击 ZIP 文件 2. 选择“全部解压” 3. 选择一个文件夹 4. 打开解压后的文件夹 5. 双击内部的应用程序或服务器文件 ### 如果你下载了 EXE 文件 1. 双击 EXE 文件 2. 如果 Windows 请求权限，选择“运行” 3. 等待应用程序打开 ### 如果 Windows 显示安全屏幕 1. 选择“更多信息” 2. 如果你信任该文件来自发布页面，选择“无论如何运行” ## ⚙️ 基本设置 当应用程序启动时，它可能会询问一些设置。这些设置可能包括： - 测试运行的名称 - 你想要检查的模型或 AI 工具 - 结果保存位置 - 你想要运行的测试类型 一个正常的设置通常如下： 1. 打开应用程序 2. 选择或加载测试用例 3. 选择 AI 模型或端点 4. 设置输出文件夹 5. 启动测试运行 ## 🧭 使用方法 一个简单的工作流程是： 1. 添加你想要检查的提示或测试用例 2. 运行评估 3. 查看结果 4. 比较失败和通过的案例 5. 修改并重新测试 你可以将其用于： - 提示检查 - 响应质量审查 - 输出一致性检查 - 回归测试 - 并排模型比较 - 随时间跟踪评分 ## 🧰 常见功能 ai-testing-mcp 可以帮助你： - 结构化的 AI 测试运行 - 可重复的评估步骤 - 质量评分 - 结果日志 - 模型比较 - 基于 MCP 的工具访问 - 简单的 Windows 使用体验 ## 📂 典型的文件夹布局 设置完成后，你可能会看到如下文件： - 用于测试设置的配置文件 - 测试用例文件夹 - 结果报告 - 日志文件 - 每次运行的输出文件 将测试文件保存在一个文件夹中，以便日后查找。 ## 🔗 MCP 连接 该项目使用模型上下文协议（MCP）以清晰的方式连接测试工具。 简单来说，MCP 帮助服务器将测试任务传递给其他工具。这可以： - 更容易地发送测试提示 - 收集结果 - 跟踪评估数据 - 与支持的客户端一起使用该服务器 如果你的 AI 工具支持 MCP，你可以连接此服务器并将其作为测试流程的一部分使用。 ## 🧪 示例用例 你可以使用 ai-testing-mcp： - 检查模型是否遵循指令 - 测试长答案的准确性 - 比较两个模型版本 - 检查语气和风格 - 检查响应是否保持主题 - 验证更改是否未破坏输出质量 ## 🔍 在结果中查找什么 当测试完成后，请检查： - 答案是否与提示匹配 - 响应是否完整 - 措辞是否清晰 - 事实是否正确 - 模型是否遵循你设置的规则 如果结果看起来不正确，请调整测试用例并重新运行。 ## 🛠️ 故障排除 ### 文件无法打开 - 检查下载是否完成 - 尝试从发布页面重新下载 - 确保你打开了正确的 Windows 文件 ### Windows 阻止了应用程序 - 再次打开文件 - 选择“更多信息” - 如果你信任该文件来自发布页面，选择“无论如何运行” ### 应用程序立即关闭 - 再次打开它 - 检查它是否需要配置文件 - 确保任何必需测试文件位于正确的文件夹中 ### 找不到下载的文件 - 打开“下载”文件夹 - 按日期排序 - 查找来自发布页面的最新文件 ## 📌 发布页面 在此获取最新的 Windows 构建版本： https://github.com/tulleyregardful189/ai-testing-mcp/releases 使用此页面以下载并安装当前版本 ## 🧾 建议的首次测试 如果你是新用户，请从一个小测试开始： 1. 使用一个简短的提示 2. 运行一个模型 3. 保存结果 4. 检查输出 5. 如果需要，用第二个模型重复 这有助于你在运行更大测试之前了解工具的工作方式。 ## 🔎 标签 ai-testing, automation, evaluation, mcp, model-context-protocol, quality-assurance, testing, typescript

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