Asistentes de IA y MCP

Autonomy publica un servidor Model Context Protocol alojado para que los asistentes de IA puedan operar el plano de control de QA desde un editor sin convertirse en el controlador del navegador o del dispositivo. Un cliente conectado puede encontrar casos de prueba existentes, organizarlos en planes de prueba, disparar ejecuciones contra objetivos de previsualización, inspeccionar el progreso y recuperar evidencia externa.

https://app.autonomyqa.com/api/mcp

Cómo se conecta

• Transporte — un único servidor remoto mediante Streamable HTTP. No hay instalación local ni proceso stdio que gestionar.
• Autorización — OAuth 2.0 en el navegador. La primera vez que un cliente se conecta, Autonomy abre una ventana de inicio de sesión donde eliges la organización propietaria de los casos de prueba y las ejecuciones.
• Alcance — el acceso de lectura y el acceso de escritura de cada recurso son alcances de OAuth independientes. Cada solicitud está limitada a la organización seleccionada.

Qué puede hacer un asistente

El servidor publica 15 herramientas para casos de prueba, planes de prueba, ejecuciones, entornos y evidencia externa. Las notas siguen estando disponibles únicamente mediante HTTP. Un cliente puede disparar ejecuciones web, de API, de iOS y de Android usando un entorno guardado u objetivos explícitos de sistemas de CI y previsualización. No puede emitir clics de navegador en bruto, controlar directamente un dispositivo nativo ni realizar ejecuciones de red arbitrarias. Consulta Acciones disponibles para ver el catálogo completo.

Usa MCP cuando un asistente deba comprobar si un flujo ya tiene cobertura, ejecutar un caso de prueba o un plan de prueba después de un cambio, o inspeccionar una ejecución fallida antes de proponer una corrección. El patrón útil consiste en un agente de programación que modifica el producto y un ciclo de QA respaldado por Autonomy que lo valida con evidencia.

Dónde encaja MCP

• Panel — las personas crean casos de prueba, los agrupan en planes de prueba y revisan ejecuciones, entornos y evidencia.
• GitHub — las pull requests reciben el estado de las ejecuciones y enlaces de evidencia.
• MCP — los asistentes de IA inspeccionan la cobertura, disparan QA, esperan a que terminen las ejecuciones y recuperan evidencia externa desde su editor o runtime de agente.

Empezar

1. Conecta un cliente con la URL del servidor de arriba.
2. Autoriza una organización en el navegador.
3. Ejecuta el flujo de trabajo Primera ejecución de MCP contra una URL de previsualización, una URL base de API o un entorno guardado.
4. Usa Acciones disponibles como referencia para los nombres de las herramientas, las reglas de confirmación, la espera de ejecuciones y los campos de objetivos de activación.