Assistants IA et MCP

Autonomy publie un serveur Model Context Protocol hébergé afin que les assistants IA puissent piloter le plan de contrôle QA depuis un éditeur sans devenir le pilote du navigateur ou de l'appareil. Un client connecté peut trouver les cas de test existants, les organiser en plans de test, déclencher des exécutions sur des cibles de prévisualisation, suivre leur progression et récupérer les preuves externes.

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

Comment cela se connecte

• Transport — un seul serveur distant via Streamable HTTP. Aucune installation locale ni aucun processus stdio à gérer.
• Autorisation — OAuth 2.0 dans le navigateur. Lors de la première connexion d'un client, Autonomy ouvre une fenêtre de connexion dans laquelle vous choisissez l'organisation propriétaire des cas de test et des exécutions.
• Périmètre — l'accès en lecture et l'accès en écriture de chaque ressource correspondent à des scopes OAuth distincts. Chaque requête est limitée à l'organisation sélectionnée.

Ce qu'un assistant peut faire

Le serveur publie 15 outils pour les cas de test, les plans de test, les exécutions, les environnements et les preuves externes. Les notes restent accessibles uniquement via HTTP. Un client peut déclencher des exécutions web, API, iOS et Android à l'aide d'un environnement enregistré ou de cibles explicites provenant de systèmes de CI et de prévisualisation. Il ne peut pas émettre directement des clics de navigateur, piloter directement un appareil natif ni effectuer une exécution réseau arbitraire. Consultez Actions disponibles pour obtenir le catalogue complet.

Utilisez MCP lorsqu'un assistant doit vérifier si un flux est déjà couvert, exécuter un cas de test ou un plan de test après une modification, ou inspecter une exécution échouée avant de proposer un correctif. Le modèle efficace consiste à associer un agent de programmation qui modifie le produit à une boucle QA reposant sur Autonomy qui le valide à l'aide de preuves.

Où MCP s'intègre

• Tableau de bord — les humains créent les cas de test, les regroupent en plans de test et examinent les exécutions, les environnements et les preuves.
• GitHub — les pull requests reçoivent le statut des exécutions et les liens vers les preuves.
• MCP — les assistants IA inspectent la couverture, déclenchent le QA, attendent la fin des exécutions et récupèrent les preuves externes depuis leur éditeur ou leur environnement d'exécution d'agent.

Pour commencer

1. Connectez un client à l'aide de l'URL du serveur ci-dessus.
2. Autorisez une organisation dans le navigateur.
3. Exécutez le workflow Première exécution MCP sur une URL de prévisualisation, une URL de base d'API ou un environnement enregistré.
4. Utilisez Actions disponibles comme référence pour les noms des outils, les règles de confirmation, l'attente des exécutions et les champs des cibles de déclenchement.