🚀 ⚡️ locust-mcp-server

Locust 負荷テストを実行するための Model Context Protocol (MCP) サーバー実装。このサーバーにより、Locust 負荷テスト機能と AI を活用した開発環境をシームレスに統合できます。

✨ 特徴

モデルコンテキストプロトコルフレームワークとのシンプルな統合
ヘッドレスモードとUIモードのサポート
設定可能なテストパラメータ（ユーザー、生成率、実行時間）
Locust 負荷テストを実行するための使いやすい API
リアルタイムテスト実行出力
HTTP/HTTPSプロトコルのサポート
カスタムタスクシナリオのサポート

Locust-MCP-サーバー

🔧 前提条件

始める前に、以下がインストールされていることを確認してください。

Python 3.13以上
uv パッケージマネージャー (インストールガイド)

📦 インストール

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/qainsights/locust-mcp-server.git

必要な依存関係をインストールします。

uv pip install -r requirements.txt

環境変数を設定する (オプション): プロジェクトルートに.envファイルを作成します。

LOCUST_HOST=http://localhost:8089 # Default host for your tests LOCUST_USERS=3 # Default number of users LOCUST_SPAWN_RATE=1 # Default user spawn rate LOCUST_RUN_TIME=10s # Default test duration

🚀 はじめに

Locust テストスクリプト (例: hello.py ) を作成します。

from locust import HttpUser, task, between class QuickstartUser(HttpUser): wait_time = between(1, 5) @task def hello_world(self): self.client.get("/hello") self.client.get("/world") @task(3) def view_items(self): for item_id in range(10): self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item") time.sleep(1) def on_start(self): self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

お気に入りの MCP クライアント (Claude Desktop、Cursor、Windsurf など) で以下の仕様を使用して MCP サーバーを構成します。

{ "mcpServers": { "locust": { "command": "/Users/naveenkumar/.local/bin/uv", "args": [ "--directory", "/Users/naveenkumar/Gits/locust-mcp-server", "run", "locust_server.py" ] } } }

LLMにテストの実行を指示します（例run locust test for hello.py 。Locust MCPサーバーは以下のツールを使用してテストを開始します。

run_locust : ヘッドレスモード、ホスト、ランタイム、ユーザー、およびスポーンレートの設定可能なオプションを使用してテストを実行します。

📝 APIリファレンス

Locustテストを実行する

run_locust( test_file: str, headless: bool = True, host: str = "http://localhost:8089", runtime: str = "10s", users: int = 3, spawn_rate: int = 1 )

パラメータ:

test_file : Locust テストスクリプトへのパス
headless : ヘッドレスモード（True）またはUI付き（False）で実行
host : 負荷テストの対象ホスト
runtime : テスト期間（例:「30秒」、「1分」、「5分」）
users : シミュレートする同時ユーザー数
spawn_rate : ユーザーが生成されるレート

✨ ユースケース

LLMを活用した結果分析
LLMを活用した効果的なデバッグ

🤝 貢献する

貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

run_locust

Locust 負荷テスト機能と AI を活用した開発環境を統合し、ユーザーが自然言語コマンドを使用してパフォーマンステストを実行できるようにするサーバー。

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