# Cursor+MCP经典实践：自动化用例Sleep优化实战报告

## 📖 前言

本文记录了一次完整的Cursor+MCP（Model Context Protocol）实践过程，目标是通过AI辅助工具优化指定目录下自动化用例的睡眠时间，减少测试执行耗时。整个实践过程经历了多次试错和策略调整，最终成功完成了429个sleep语句的智能替换。

## 🎯 实践目标

### 主要目标
- **性能优化**：减少自动化用例执行时间，预计提升30-50%
- **技术探索**：掌握Cursor+MCP的结合使用，探索AI辅助开发的新模式
- **代码质量**：将固定时间的sleep替换为智能等待机制

### 具体指标
- 扫描并识别所有sleep语句
- 创建智能等待工具和关键字
- 批量替换sleep语句
- 验证功能完整性和性能提升

## 🏗️ 技术架构

### Cursor+MCP组合
- **Cursor**：AI驱动的代码编辑器，提供智能代码分析和重构能力
- **MCP**：Model Context Protocol，实现AI与外部工具的安全通信
- **结合优势**：AI理解+工具执行，实现智能化的代码优化

### 项目结构
```
UmeAutoTest/
├── rfrebuild/testcase/01-无线网元管理(ranoss-rem)/01-rem-aisg/  # 目标目录
├── rfrebuild/keyword/                                           # 关键字文件
├── autotestrebuild/umelib/                                     # Python库文件
└── 各种扫描和优化工具
```

## 📋 实践过程

### 第一阶段：环境准备与MCP配置 (100%完成)

#### 1.1 环境搭建

##### 1.1.1 Python虚拟环境配置
```bash
# 检查当前Python版本
python --version

# 创建虚拟环境（如果不存在）
python -m venv new_env

# 激活虚拟环境（Windows PowerShell）
# 注意：如果遇到执行策略限制，使用以下命令
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# 或者直接使用虚拟环境中的Python
new_env\Scripts\python.exe --version
new_env\Scripts\python.exe -m pip --version

# 安装必要的依赖包
new_env\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
new_env\Scripts\python.exe -m pip install asyncio pathlib typing
```

##### 1.1.2 MCP基础环境配置
```bash
# 安装MCP相关依赖
new_env\Scripts\python.exe -m pip install mcp

# 验证安装
new_env\Scripts\python.exe -c "import mcp; print('MCP安装成功')"
```

#### 1.2 MCP配置文件创建

##### 1.2.1 创建MCP配置文件
在项目根目录创建 `mcp-config.json`：

```json
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
      "env": {
        "MCP_FILESYSTEM_ROOT": "."
      }
    },
    "git": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-git"],
      "env": {
        "MCP_GIT_ROOT": "."
      }
    }
  }
}
```

##### 1.2.2 创建MCP依赖文件
创建 `mcp_requirements.txt`：

```txt
# MCP相关依赖
asyncio
pathlib
typing

# 代码分析工具
ast
re
json
os
sys
```

#### 1.3 基础MCP服务器创建

##### 1.3.1 创建Python MCP服务器
创建 `mcp_server.py`：

```python
#!/usr/bin/env python3
"""
MCP服务器：用于扫描项目中的sleep语句
"""

import asyncio
import json
import os
import re
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Any

class SleepScannerMCP:
    def __init__(self):
        self.project_root = Path(".")
        self.scan_results = {}
        
    async def scan_project(self) -> Dict[str, Any]:
        """扫描项目中的所有sleep语句"""
        print("开始扫描项目...")
        
        # 扫描Python测试文件
        python_files = list(self.project_root.rglob("*.py"))
        test_files = [f for f in python_files if 'test' in f.name.lower()]
        
        # 扫描Robot文件
        robot_files = list(self.project_root.rglob("*.robot"))
        
        print(f"发现 {len(test_files)} 个Python测试文件")
        print(f"发现 {len(robot_files)} 个Robot文件")
        
        # 扫描sleep语句
        all_sleep_statements = []
        
        # 扫描Python文件
        for file_path in test_files:
            sleep_statements = self.find_sleep_statements(file_path)
            if sleep_statements:
                all_sleep_statements.extend(sleep_statements)
        
        # 扫描Robot文件
        for file_path in robot_files:
            sleep_statements = self.find_sleep_statements(file_path)
            if sleep_statements:
                all_sleep_statements.extend(sleep_statements)
        
        # 分析结果
        analysis = self.analyze_sleep_effectiveness(all_sleep_statements)
        
        # 生成报告
        report = self.generate_optimization_report(analysis)
        
        return {
            "total_files_scanned": len(test_files) + len(robot_files),
            "total_sleep_statements": len(all_sleep_statements),
            "analysis": analysis,
            "report": report
        }
    
    def find_sleep_statements(self, file_path: Path) -> List[Dict[str, Any]]:
        """在单个文件中查找sleep语句"""
        sleep_statements = []
        
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
                content = f.read()
                lines = content.split('\n')
                
                for line_num, line in enumerate(lines, 1):
                    if 'sleep' in line.lower():
                        sleep_statements.append({
                            'file': str(file_path),
                            'line': line_num,
                            'content': line.strip(),
                            'file_type': file_path.suffix
                        })
        except Exception as e:
            print(f"读取文件 {file_path} 时出错: {e}")
        
        return sleep_statements
    
    def analyze_sleep_effectiveness(self, sleep_statements: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
        """分析sleep语句的有效性"""
        analysis = {
            'necessary': [],
            'potentially_unnecessary': [],
            'optimizable': []
        }
        
        for stmt in sleep_statements:
            content = stmt['content'].lower()
            
            # 简单启发式分析
            if 'time.sleep' in content and any(str(i) in content for i in range(1, 11)):
                # 短时间sleep，可能是必要的
                analysis['necessary'].append(stmt)
            elif 'sleep' in content and any(str(i) in content for i in range(10, 61)):
                # 中等时间sleep，可能可以优化
                analysis['potentially_unnecessary'].append(stmt)
            else:
                # 长时间sleep，应该优化
                analysis['optimizable'].append(stmt)
        
        return analysis
    
    def generate_optimization_report(self, analysis: Dict[str, Any]) -> str:
        """生成优化报告"""
        report = f"""# Sleep语句优化报告

## 扫描统计
- 必要的sleep语句: {len(analysis['necessary'])}
- 可能不必要的sleep语句: {len(analysis['potentially_unnecessary'])}
- 可优化的sleep语句: {len(analysis['optimizable'])}

## 优化建议
1. 对于可优化的sleep语句，建议替换为智能等待机制
2. 对于可能不必要的sleep语句，建议进行代码审查
3. 对于必要的sleep语句，建议保留但优化等待时间

## 详细分析
"""
        
        for category, statements in analysis.items():
            if statements:
                report += f"\n### {category.title()}\n"
                for stmt in statements[:5]:  # 只显示前5个示例
                    report += f"- {stmt['file']}:{stmt['line']} - {stmt['content']}\n"
                if len(statements) > 5:
                    report += f"- ... 还有 {len(statements) - 5} 个\n"
        
        return report

async def main():
    """主函数"""
    scanner = SleepScannerMCP()
    results = await scanner.scan_project()
    
    # 保存结果
    with open('sleep_optimization_report.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(results['report'])
    
    print(f"扫描完成！发现 {results['total_sleep_statements']} 个sleep语句")
    print(f"报告已保存到: sleep_optimization_report.md")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

##### 1.3.2 验证MCP服务器
```bash
# 运行MCP服务器进行测试
new_env\Scripts\python.exe mcp_server.py

# 检查生成的报告
type sleep_optimization_report.md
```

#### 1.4 环境验证
```bash
# 验证MCP配置
# 在Cursor中测试MCP连接
# 检查文件系统访问权限
# 验证Python环境完整性
```

### 第二阶段：代码分析与问题识别 (100%完成)

#### 2.1 初步扫描

##### 2.1.1 执行基础扫描
```bash
# 运行基础MCP服务器
new_env\Scripts\python.exe mcp_server.py

# 查看扫描结果
echo "扫描完成，检查报告文件..."
dir *.md
type sleep_optimization_report.md
```

##### 2.1.2 分析初步结果
**发现问题**：
- 只扫描了379个Python文件（实际有4,358个）
- 发现2,813个sleep语句
- 扫描覆盖范围明显不足

#### 2.2 全面扫描验证

##### 2.2.1 创建全面扫描器
创建 `comprehensive_scan.py`：

```python
#!/usr/bin/env python3
"""
全面扫描器：验证sleep语句的真实分布
"""

import os
import re
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Any

class ComprehensiveScanner:
    def __init__(self):
        self.project_root = Path(".")
        self.file_extensions = ['.py', '.robot', '.txt', '.xml', '.json', '.sh', '.bat', '.yml', '.yaml', '.conf', '.cfg']
        
    def scan_all_files(self) -> Dict[str, Any]:
        """扫描所有相关文件"""
        print("开始全面扫描...")
        
        all_files = []
        sleep_files = []
        total_sleep_count = 0
        
        # 递归扫描所有文件
        for ext in self.file_extensions:
            files = list(self.project_root.rglob(f"*{ext}"))
            all_files.extend(files)
            
            for file_path in files:
                sleep_count = self.contains_sleep(file_path)
                if sleep_count > 0:
                    sleep_files.append({
                        'file': str(file_path),
                        'sleep_count': sleep_count,
                        'extension': ext
                    })
                    total_sleep_count += sleep_count
        
        # 分析结果
        analysis = self.analyze_sleep_coverage(all_files, sleep_files, total_sleep_count)
        
        return {
            'total_files': len(all_files),
            'files_with_sleep': len(sleep_files),
            'total_sleep_count': total_sleep_count,
            'analysis': analysis,
            'sleep_files': sleep_files
        }
    
    def contains_sleep(self, file_path: Path) -> int:
        """检查文件中是否包含sleep语句"""
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
                content = f.read()
                # 使用正则表达式查找sleep
                sleep_patterns = [
                    r'\btime\.sleep\s*\(',
                    r'\bsleep\s+\d+',
                    r'\bsleep\s+\d+s',
                    r'\bsleep\s+\d+ms'
                ]
                
                count = 0
                for pattern in sleep_patterns:
                    matches = re.findall(pattern, content, re.IGNORECASE)
                    count += len(matches)
                
                return count
        except Exception as e:
            print(f"读取文件 {file_path} 时出错: {e}")
            return 0
    
    def analyze_sleep_coverage(self, all_files: List[Path], sleep_files: List[Dict], total_sleep: int) -> Dict[str, Any]:
        """分析sleep覆盖情况"""
        # 按文件类型统计
        extension_stats = {}
        for file_info in sleep_files:
            ext = file_info['extension']
            if ext not in extension_stats:
                extension_stats[ext] = {'count': 0, 'sleep_count': 0}
            extension_stats[ext]['count'] += 1
            extension_stats[ext]['sleep_count'] += file_info['sleep_count']
        
        # 按目录统计
        directory_stats = {}
        for file_info in sleep_files:
            dir_path = str(Path(file_info['file']).parent)
            if dir_path not in directory_stats:
                directory_stats[dir_path] = {'count': 0, 'sleep_count': 0}
            directory_stats[dir_path]['count'] += 1
            directory_stats[dir_path]['sleep_count'] += file_info['sleep_count']
        
        return {
            'extension_stats': extension_stats,
            'directory_stats': dict(sorted(directory_stats.items(), key=lambda x: x[1]['sleep_count'], reverse=True)[:20]),
            'coverage_percentage': (len(sleep_files) / len(all_files) * 100) if all_files else 0
        }
    
    def find_missing_sleep(self, all_files: List[Path], sleep_files: List[Dict]) -> List[str]:
        """查找可能遗漏的sleep文件"""
        sleep_file_paths = {Path(info['file']) for info in sleep_files}
        missing_files = []
        
        for file_path in all_files:
            if file_path not in sleep_file_paths:
                # 检查是否可能包含sleep
                if file_path.suffix in ['.py', '.robot', '.txt']:
                    try:
                        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
                            content = f.read()
                            if 'sleep' in content.lower():
                                missing_files.append(str(file_path))
                    except:
                        pass
        
        return missing_files

def main():
    """主函数"""
    scanner = ComprehensiveScanner()
    results = scanner.scan_all_files()
    
    # 保存结果
    with open('comprehensive_sleep_analysis_report.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(f"""# 全面Sleep扫描分析报告

## 扫描统计
- 总文件数: {results['total_files']}
- 包含sleep的文件数: {results['files_with_sleep']}
- 总sleep语句数: {results['total_sleep_count']}
- 覆盖率: {results['analysis']['coverage_percentage']:.2f}%

## 按文件类型统计
""")
        
        for ext, stats in results['analysis']['extension_stats'].items():
            f.write(f"- {ext}: {stats['count']} 个文件, {stats['sleep_count']} 个sleep语句\n")
        
        f.write("\n## 按目录统计（前20）\n")
        for dir_path, stats in results['analysis']['directory_stats'].items():
            f.write(f"- {dir_path}: {stats['count']} 个文件, {stats['sleep_count']} 个sleep语句\n")
    
    print(f"全面扫描完成！")
    print(f"发现 {results['total_sleep_count']} 个sleep语句")
    print(f"报告已保存到: comprehensive_sleep_analysis_report.md")

if __name__ == "__main__":
    main()
```

##### 2.2.2 执行全面扫描
```bash
# 运行全面扫描器
new_env\Scripts\python.exe comprehensive_scan.py

# 查看扫描结果
type comprehensive_sleep_analysis_report.md
```

##### 2.2.3 分析全面扫描结果
**惊人发现**：
- 实际有116,660个sleep语句
- 涉及7,253个文件
- 基础扫描器遗漏了87%的Python文件

#### 2.3 问题诊断

##### 2.3.1 分析扫描策略问题
```python
# 问题分析代码
def analyze_scanning_strategy():
    """分析扫描策略的问题"""
    problems = [
        "1. 基础扫描器只关注特定命名模式的文件",
        "2. 遗漏了大量包含sleep的其他文件类型",
        "3. 扫描深度不够，没有递归遍历所有子目录",
        "4. 文件类型过滤过于严格"
    ]
    
    for problem in problems:
        print(problem)
```

##### 2.3.2 制定改进策略
- 重新设计扫描策略，覆盖所有文件类型
- 建立实时扫描机制，获取最新状态
- 增加文件内容验证，确保扫描准确性

### 第三阶段：智能优化实施 (100%完成)

#### 3.1 智能等待工具创建

##### 3.1.1 创建Python智能等待工具类
创建 `smart_wait.py`：

```python
#!/usr/bin/env python3
"""
智能等待工具类：替代固定时间的sleep语句
"""

import time
import logging
from typing import Callable, Any, Optional
from functools import wraps

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class SmartWait:
    """智能等待工具类"""
    
    def __init__(self, default_timeout: int = 30, check_interval: float = 0.5):
        self.default_timeout = default_timeout
        self.check_interval = check_interval
    
    def wait_for_condition(self, condition_func: Callable[[], bool], 
                          condition_name: str = "条件", 
                          timeout: Optional[int] = None) -> bool:
        """
        等待条件满足
        
        Args:
            condition_func: 条件检查函数
            condi