摘要：MCPServer技术革新软件测试流程，通过ModelContextProtocol协议解决传统测试痛点。该技术使AI模型能实时感知测试环境，实现自然语言驱动测试，显著提升脚本准确性和维护效率。测试人员只需描述需求，系统即可自动生成完整测试流程，并支持快速适应页面变更。MCPServer支持连接主流测试工具，形成闭环测试生态，部署简便，无需编程基础。案例展示登录功能测试，系统自动分析DOM、

自动遍历（Automatic Crawling）是一种低代码/无代码的自动化测试技术，通过模拟用户行为（点击、输入、滑动等）对Web或App应用进行深度探索，识别界面元素并执行操作，从而发现功能、UI、链路层面的问题。Crawler（爬虫）智能体是一种AI驱动的程序，能模拟用户行为在应用中“游走”，自动识别可操作元素（按钮、输入框、链接等），并递归式地遍历所有可达页面，形成操作路径图并生成测试报告

PlaywrightMCP结合AI智能体正在革新UI回归测试领域。该系统通过MCP服务器将浏览器操作工具封装为标准化接口，并生成LLM可理解的页面快照，使AI能够自主执行测试任务。实践表明，这种方案能显著降低测试门槛，提升效率并增强脚本稳定性。当前面临快照信息丢失、元素定位等挑战，但通过优化提示词工程、建立人机协同工作流等策略可有效应对。该技术特别适合探索性测试和无障碍测试场景，为现代软件开发提供

Ollama是一个开源工具，让用户能够轻松在本地运行、管理和微调大语言模型。它支持多种主流模型，并提供统一的API接口。🧠科普小知识：什么是模型微调？模型微调是在预训练大模型的基础上，使用特定领域的数据进行额外训练的过程。类比来说，预训练模型像是一个"通才"，而微调后的模型则成为了你领域的"专家"。低成本微调专属模型：使用消费级硬件即可完成提升测试效率：自动生成用例、分析缺陷、生成报告保护数据隐

大模型时代性能测试新挑战与实战指南 随着ChatGPT等大模型的普及，传统性能测试方法面临革新。本文深入探讨大模型性能测试的核心原理与实战技巧： 关键突破点： 流式响应机制与PD分离架构带来全新测试维度 五大核心指标：首Token延迟、吐字率、QPM等 实战方案：从测试环境搭建到Locust压力测试实现 优化价值： 某案例显示可降低37%API成本 首Token延迟减少52% 并发能力提升5倍 前

是一个开放协议，允许大语言模型与外部工具和服务进行交互。自然语言驱动测试：用中文描述测试场景，AI自动转换为操作指令动态元素定位：AI智能识别页面元素，减少XPath/CSS选择器维护自适应执行：AI能够处理页面变化和异常情况通过Dify和Chrome MCP的组合，我们为测试工程师提供了一个强大的智能测试工具。降低技术门槛：测试人员可以用自然语言描述测试场景提高测试覆盖率：AI能够发现人为可能忽

随着大模型进入应用深水区，各类平台如雨后春笋涌现。但让选型决策愈发困难。本文通过深度实测五大主流平台，结合，助你精准匹配业务需求。

本文介绍了如何利用PlaywrightMCP（ModelContextProtocol）工具将大型语言模型(LLM)与浏览器自动化框架Playwright相结合，构建智能AI代理和工作流系统。主要内容包括：1）PlaywrightMCP的架构与核心组件，实现LLM与浏览器自动化工具的无缝连接；2）环境配置和基础工作流实现，包括网页导航、表单填写等操作；3）高级应用如智能任务规划、自适应执行和电商数

人工智能与测试结合成为2023年测试行业最热门的技术方向，主要受三大因素推动：ChatGPT等大语言模型提升了代码理解能力，测试生成技术不断发展，模型驱动测试技术崛起。这种结合将深刻影响测试领域：自动化生成手工/自动化测试用例、提升视觉自动化测试、改进缺陷预测和精准测试。虽然AI会带来效率提升，但测试工作因其复杂性仍难以被完全取代。建议测试人员关注大模型提示词工程、私有部署、领域建模等技术方向，以

大模型选型进入战略决策时代：2025年企业需平衡合规、成本与性能。主流模型横评显示，Claude4Opus在编程能力（SWE-bench 80.2%）和合规性（SOC2认证）领先，而国产模型如Qwen2.5-Max通过等保三级认证，在中文场景代码采纳率达82%。开源模型虽成本优势明显（DeepSeek-R1训练成本仅为闭源1/70），但需自建安全体系。成本方面，Claude4新增周使用限制，GPT