Prima di iniziare a testare il tuo server MCP, è importante comprendere gli strumenti disponibili e le migliori pratiche per il debugging. Un testing efficace garantisce che il tuo server si comporti come previsto e ti aiuta a identificare e risolvere rapidamente i problemi. La sezione seguente illustra gli approcci consigliati per validare la tua implementazione MCP.
Questa lezione spiega come scegliere l'approccio di testing più adatto e lo strumento di testing più efficace.
Al termine di questa lezione, sarai in grado di:
- Descrivere diversi approcci per il testing.
- Utilizzare vari strumenti per testare efficacemente il tuo codice.
MCP fornisce strumenti per aiutarti a testare e fare il debug dei tuoi server:
- MCP Inspector: Uno strumento da linea di comando che può essere eseguito sia come CLI sia come strumento visuale.
- Testing manuale: Puoi usare uno strumento come curl per eseguire richieste web, ma qualsiasi strumento in grado di fare richieste HTTP va bene.
- Unit testing: È possibile utilizzare il framework di testing preferito per testare le funzionalità sia del server che del client.
Abbiamo descritto l’uso di questo strumento nelle lezioni precedenti, ma facciamo un breve riepilogo. È uno strumento costruito in Node.js e puoi usarlo chiamando l’eseguibile npx, che scaricherà e installerà temporaneamente lo strumento stesso, pulendosi una volta terminata l’esecuzione della tua richiesta.
Il MCP Inspector ti aiuta a:
- Scoprire le capacità del server: Rileva automaticamente risorse, strumenti e prompt disponibili
- Testare l’esecuzione degli strumenti: Prova diversi parametri e visualizza le risposte in tempo reale
- Visualizzare i metadati del server: Esamina informazioni sul server, schemi e configurazioni
Un esempio tipico di esecuzione dello strumento è il seguente:
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.jsIl comando sopra avvia un MCP e la sua interfaccia visuale, lanciando un’interfaccia web locale nel browser. Potrai vedere una dashboard che mostra i server MCP registrati, i loro strumenti, risorse e prompt disponibili. L’interfaccia ti permette di testare interattivamente l’esecuzione degli strumenti, ispezionare i metadati del server e visualizzare risposte in tempo reale, facilitando la validazione e il debug delle implementazioni del tuo server MCP.
Ecco un esempio di come appare: 
Puoi anche eseguire questo strumento in modalità CLI aggiungendo l’attributo --cli. Ecco un esempio di esecuzione in modalità "CLI" che elenca tutti gli strumenti sul server:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node build/index.js --method tools/listOltre a usare lo strumento inspector per testare le capacità del server, un altro approccio simile è eseguire un client in grado di utilizzare HTTP, come ad esempio curl.
Con curl, puoi testare direttamente i server MCP usando richieste HTTP:
# Example: Test server metadata
curl http://localhost:3000/v1/metadata
# Example: Execute a tool
curl -X POST http://localhost:3000/v1/tools/execute \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "calculator", "parameters": {"expression": "2+2"}}'Come puoi vedere dall’esempio sopra con curl, si usa una richiesta POST per invocare uno strumento usando un payload che contiene il nome dello strumento e i suoi parametri. Usa l’approccio che preferisci. Gli strumenti CLI in generale sono più veloci da usare e si prestano ad essere automatizzati, cosa utile in un ambiente CI/CD.
Crea test unitari per i tuoi strumenti e risorse per assicurarti che funzionino come previsto. Ecco un esempio di codice di testing.
import pytest
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.shared.memory import (
create_connected_server_and_client_session as create_session,
)
# Mark the whole module for async tests
pytestmark = pytest.mark.anyio
async def test_list_tools_cursor_parameter():
"""Test that the cursor parameter is accepted for list_tools.
Note: FastMCP doesn't currently implement pagination, so this test
only verifies that the cursor parameter is accepted by the client.
"""
server = FastMCP("test")
# Create a couple of test tools
@server.tool(name="test_tool_1")
async def test_tool_1() -> str:
"""First test tool"""
return "Result 1"
@server.tool(name="test_tool_2")
async def test_tool_2() -> str:
"""Second test tool"""
return "Result 2"
async with create_session(server._mcp_server) as client_session:
# Test without cursor parameter (omitted)
result1 = await client_session.list_tools()
assert len(result1.tools) == 2
# Test with cursor=None
result2 = await client_session.list_tools(cursor=None)
assert len(result2.tools) == 2
# Test with cursor as string
result3 = await client_session.list_tools(cursor="some_cursor_value")
assert len(result3.tools) == 2
# Test with empty string cursor
result4 = await client_session.list_tools(cursor="")
assert len(result4.tools) == 2
Il codice precedente fa quanto segue:
- Usa il framework pytest che permette di creare test come funzioni e usare assert.
- Crea un MCP Server con due strumenti diversi.
- Usa l’istruzione
assertper verificare che certe condizioni siano soddisfatte.
Dai un’occhiata al file completo qui
Con il file sopra, puoi testare il tuo server per assicurarti che le capacità siano create come previsto.
Tutti i principali SDK hanno sezioni di testing simili, quindi puoi adattarti al runtime che preferisci.
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