RayenMalouche/AI-Agents-Performance-Testing-MCP-Server

Performance Test MCP Server

Un serveur MCP (Model Context Protocol) développé en Java pour tester les performances du client Discovery Intech.

Fonctionnalités

Outils MCP Disponibles

1. run_performance_test - Exécute un test de performance unique
2. run_load_test - Exécute un test de charge avec plusieurs requêtes concurrent es
3. analyze_test_results - Analyse et résume les résultats des tests
4. monitor_costs - Surveille et suit les coûts de l'API
5. benchmark_scenarios - Exécute des scénarios de benchmark prédéfinis
6. export_results - Exporte les résultats vers différents formats

Prérequis

• Java 21 ou supérieur
• Maven 3.8+
• Le client Discovery Intech en cours d'exécution (par défaut sur http://localhost:8072)

Installation

1. Cloner le projet
2. Compiler avec Maven :

mvn clean compile

Utilisation

Mode STDIO (pour MCP clients)

java -cp target/classes com.mcp.RayenMalouche.performance.testing.server.PerformanceTestingServer.PerformanceTestingServerApplication --stdio

Mode HTTP/SSE (pour tests et inspection)

java -cp target/classes com.mcp.RayenMalouche.performance.testing.server.PerformanceTestingServer.PerformanceTestingServerApplication

Mode Streamable HTTP (pour MCP Inspector)

java -cp target/classes com.mcp.RayenMalouche.performance.testing.server.PerformanceTestingServer.PerformanceTestingServerApplication --streamable-http

Endpoints

Quand le serveur fonctionne en mode HTTP :

• MCP endpoint : http://localhost:45451/
• SSE endpoint : http://localhost:45451/sse
• Health check : http://localhost:45451/api/health

Exemples d'utilisation des outils

1. Test de performance unique

{
  "query": "Créez un dataset complet sur toutes les solutions Sage de Discovery Intech",
  "targetUrl": "http://localhost:8072",
  "testId": "test_sage_001"
}

2. Test de charge

{
  "queries": [
    "Créez un dataset sur les solutions Sage",
    "Générez un dataset sur les solutions QAD",
    "Produisez un dataset sur Microsoft Dynamics 365"
  ],
  "concurrentUsers": 5,
  "requestsPerUser": 2,
  "targetUrl": "http://localhost:8072"
}

3. Scénarios de benchmark

{
  "scenarios": ["sage", "qad", "microsoft", "sap"],
  "targetUrl": "http://localhost:8072"
}

Scénarios disponibles :

• sage : Solutions Sage
• qad : Solutions QAD
• microsoft : Microsoft Dynamics 365
• sap : Solutions SAP
• sectors : Secteurs d'activité
• services : Services proposés
• company : Information sur l'entreprise
• all : Tous les scénarios

4. Analyse des résultats

{
  "testIds": ["test_sage_001", "test_qad_002"],
  "generateReport": true
}

5. Monitoring des coûts

{
  "timeframe": "day",
  "modelName": "llama-3.1-8b-instant"
}

Options de timeframe : hour, day, week

6. Export des résultats

{
  "format": "json",
  "filepath": "/tmp/test_results.json",
  "includeDetails": true
}

Formats disponibles : json, csv, html

Métriques collectées

Pour chaque test, les métriques suivantes sont collectées :

• Temps de réponse (ms)
• Nombre de tokens utilisés (estimation)
• Coût estimé (basé sur le pricing Groq)
• Taille du dataset (nombre d'éléments)
• Nombre d'appels MCP effectués
• URLs récupérées
• Status de réussite/échec
• Messages d'erreur (si applicable)

Structure des résultats

TestResult

{
  "testId": "test_001",
  "timestamp": "2025-01-XX:XX:XX",
  "query": "Question de test",
  "responseTime": 15000,
  "tokensUsed": 1500,
  "cost": 0.12,
  "success": true,
  "datasetSize": 25,
  "mcpCallsCount": 8,
  "urlsFetched": ["https://www.discoveryintech.com/..."],
  "errorMessage": null
}

LoadTestResult

{
  "testId": "load_test_123",
  "startTime": "2025-01-XX:XX:XX",
  "endTime": "2025-01-XX:XX:XX", 
  "totalTests": 10,
  "successfulTests": 9,
  "failedTests": 1,
  "averageResponseTime": 12500.5,
  "totalTokens": 15000,
  "totalCost": 1.25,
  "concurrentUsers": 5,
  "requestsPerUser": 2
}

Configuration

Le serveur utilise les ports suivants par défaut :

• HTTP/SSE : 45451
• Health check : 45451/api/health

Pour modifier la configuration, vous pouvez :

1. Modifier les constantes dans le code source
2. Utiliser des variables d'environnement
3. Ajouter un fichier application.properties

Logging

Les logs sont affichés sur stderr pour ne pas interférer avec le protocole MCP sur stdout.

Développement

Structure du projet

src/main/java/com/dicovery/performance/mcp/test/server/
├── PerformanceTestingServerApplication.java  # Classe principale
└── README.md                   # Documentation

Compilation et exécution

mvn clean compile
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments="--stdio"

Tests

mvn test

Dépannage

Erreurs communes

1. Connexion refusée : Vérifiez que le client Discovery Intech est en cours d'exécution
2. Timeout : Augmentez le timeout pour les requêtes longues
3. Erreur de parsing JSON : Vérifiez le format des requêtes

Debug

Activez les logs détaillés en ajoutant :

-Dlogging.level.com.dicovery=DEBUG

Contribution

1. Fork le projet
2. Créez une branche feature
3. Committez vos changements
4. Pushez vers la branche
5. Créez une Pull Request