Primera ejecución de MCP

Usa este flujo de trabajo cuando un agente del IDE esté a punto de cambiar el código del producto, revisar una solicitud de incorporación de cambios o validar un despliegue de vista previa. Autonomy MCP proporciona al agente un plano de control de QA para Casos de Prueba, Planes de Prueba, Ejecuciones, Entornos y Evidencia Externa, mientras que Autonomy sigue encargándose de la ejecución en navegadores, API y dispositivos móviles.

1. Inspecciona primero la cobertura

Pide al agente que busque Casos de Prueba, Planes de Prueba y Ejecuciones recientes existentes antes de crear o activar nada.

Use Autonomy MCP before editing code.
List relevant Test Cases and Test Plans, then list the most recent Runs.
Tell me whether this change already has fresh QA evidence and which existing coverage should be reused.

La ruta de herramientas esperada comienza con autonomy_test_case_list, autonomy_test_plan_list y autonomy_run_list. El agente puede usar autonomy_test_case_get o autonomy_test_plan_get para inspeccionar la mejor coincidencia.

2. Crea la cobertura que falte

Si ningún Caso de Prueba cubre el cambio, haz que el agente cree uno a partir de pasos explícitos. Solo se necesita un Plan de Prueba cuando se deban seleccionar y ejecutar juntos varios Casos de Prueba.

Create one focused Autonomy Test Case for the acceptance criteria below.
Write explicit steps and assertions. Reuse an Environment value for credentials or deployment-specific inputs instead of embedding a secret.

Acceptance criteria:
- <paste criteria here>

Esto usa autonomy_test_case_create y requiere el ámbito OAuth autonomy:test_cases:write. Para crear un Plan de Prueba se usan autonomy_test_plan_create y autonomy:test_plans:write.

3. Activa la Ejecución

Prefiere un Entorno guardado cuando el objetivo ya esté configurado en Autonomy. Usa objetivos explícitos cuando el agente o la tarea de CI dispongan de una URL de vista previa nueva, una URL base de API o un artefacto móvil.

Trigger the checkout smoke Test Case against this preview URL:
https://preview.example.com

Use branch feature/checkout-copy and PR 128. Return the Run id, then wait for it to finish.

Llama a autonomy_run_trigger con exactamente uno de testCaseId o testPlanId. Para web, pasa targets.web.baseUrl. Para API, pasa targets.api.baseUrl. Para móvil, pasa un environmentSlug guardado o targets.ios / targets.android explícitos con artifactUrl o un storageId escaneado.

4. Espera a que termine

Llama a autonomy_run_get con el runId devuelto. Guarda su cursor; cuando next sea wait, vuelve a llamar a la herramienta con ese cursor y waitMs: 25000. Una respuesta con timedOut: true solo significa que no cambió nada durante esa espera, por lo que es seguro repetir la llamada con el mismo cursor.

Use autonomy_run_get to wait for this Run.
Reuse each returned cursor with waitMs 25000 until the Run finishes. A timeout is not a failure.

5. Diagnostica con Evidencia Externa

Cuando una Ejecución falle, haz que el agente llame a autonomy_run_evidence antes de proponer una corrección del producto.

Fetch the failed Autonomy Run and its External Evidence.
Cite the failing step, observed and expected outcomes, diagnosis, and a fresh media link.
Do not propose a code change until the evidence supports the conclusion.

La Evidencia Externa contiene resultados significativos para el cliente y enlaces multimedia de corta duración. Excluye deliberadamente los detalles internos del modelo, el prompt, los tokens, el coste, el ejecutor y el árbol de interfaz sin procesar.

6. Corrige y vuelve a ejecutar

Después del cambio de código, activa el mismo Caso de Prueba contra el mismo objetivo. Mantén acotada la repetición de la ejecución, salvo que el fallo sugiera una regresión más amplia.

Rerun the same Autonomy Test Case against the same preview target.
Wait for completion, compare the new External Evidence with the failed Run, and tell me whether the fix is verified.

Lo que esto no es

MCP no es un paquete local de automatización de navegadores ni convierte al agente del IDE en Playwright. El agente pide a Autonomy que ejecute el proceso de QA y, a continuación, lee el estado estructurado y la evidencia. Esta separación mantiene la ejecución respaldada por evidencia y limitada al ámbito de la organización.