Assistants IA et MCP

Autonomy héberge un serveur Model Context Protocol : un assistant IA dans votre éditeur peut ainsi travailler avec Autonomy. Un assistant connecté peut trouver vos projets et vos cas de test, rédiger de nouveaux cas de test, lancer des exécutions sur une prévisualisation, les suivre étape par étape, lire les preuves et signaler des problèmes.

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

Comment se fait la connexion

• Transport : un serveur distant unique en Streamable HTTP. Il n'y a rien à installer en local.
• Autorisation : OAuth dans le navigateur. La première fois qu'un client se connecte, vous vous connectez et choisissez une organisation. Les clés d'API ne fonctionnent pas ici.
• Accès : l'assistant agit en votre nom, dans cette seule organisation. L'assistant d'un membre n'atteint que les projets que ce membre peut ouvrir. La lecture et chaque type de modification sont des autorisations distinctes que vous approuvez.

Ce qu'un assistant peut faire

Le serveur propose 23 outils, un pour chaque opération de l'API HTTP : projets, cas de test, plans de test, exécutions (avec les Step Actions et les preuves), environnements et problèmes. Les exécutions peuvent cibler le web, l'API et Android (les tests iOS arrivent bientôt), avec un environnement enregistré ou une nouvelle URL de prévisualisation ou un nouveau build.

L'assistant ne clique et ne touche rien lui-même. Il demande à Autonomy d'exécuter un cas de test ; l'agent atteint chaque résultat attendu sur un runner, et l'assistant lit le résultat. Voir Actions disponibles pour la liste de tous les outils.

Utilisez MCP lorsqu'un assistant doit vérifier si un parcours est déjà couvert, exécuter un cas de test après une modification, ou lire une exécution qui n'a pas réussi avant de proposer une correction. Le schéma utile : un agent de code modifie le produit, et Autonomy le vérifie avec des preuves.

Pour les scripts et les tâches CI qui envoient plutôt des requêtes JSON, utilisez l'API HTTP v1.

La place de MCP

• Tableau de bord : les personnes rédigent les cas de test, les regroupent en plans de test, et examinent les exécutions, les problèmes et les preuves.
• GitHub : les pull requests reçoivent les résultats d'exécution et des liens vers les preuves.
• MCP : les assistants IA vérifient la couverture, lancent des exécutions, les suivent et lisent les preuves depuis leur éditeur.

Pour commencer

1. Connectez un client avec l'URL du serveur ci-dessus.
2. Autorisez une organisation dans le navigateur.
3. Essayez la première exécution MCP sur un petit cas de test.
4. Utilisez Actions disponibles comme référence pour les noms des outils, les confirmations et le suivi d'une exécution.