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Debugg AI MCP Server

社区

零配置、AI全托管、端到端浏览器测试

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分类: 其他第 88 / 230
Stars: ★ 68 热门
传输方式: stdio（本地进程） · Streamable HTTP
运行环境: Node.js 20.20.0+ · Docker
凭据: 需要 API Key / 凭据
许可证: Apache-2.0
最近提交: 7 天前
工具数: 8

58FMRS · C

Debugg AI MCP服务器提供了全面的AI驱动浏览器测试套件，适合需要自动化端到端测试的团队，并集成了测试管理。

最强项 · 文档质量 16/20 最弱项 · 可靠性 6/20

可靠性

6/20

安全与权限

10/20

维护活跃度

14/20

文档质量

16/20

安装易用性

12/20

查看各项评分依据

可靠性 6/20: 无明显执行证据。仓库可能有测试，但仅从README和静态文件无法确认。工具定义详细，但与实际行为的一致性无法验证。扣除因缺少可复现的执行证据和错误处理测试。
安全与权限 10/20: 未发现恶意或凭据泄露。密码为只写，隧道URL被剥离，删除操作需确认，API密钥通过环境变量传递。但未完全审计所有代码路径，外部网络依赖（ngrok、caddy）和远程传输的授权细节需审查。
维护活跃度 14/20: 仓库活跃，未归档，有Apache-2.0许可证。开源问题较少，但未提供安全响应渠道或版本发布频率的证据。扣除因缺少提交历史和依赖更新记录。
文档质量 16/20: 文档非常全面，覆盖安装、认证、工具参数、限制、迁移和疑难解答，且有安全不变式。但部分内容超出了可验证的证据，如多副本部署细节，可能基于实现假设。
安装易用性 12/20: 提供了npm和Docker安装示例，但依赖Node.js版本和Caddy，Dockerfile有已知缺口。本地开发步骤明确，但未提供CI或测试证据，安装可能脆弱。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-07

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选型与风险

能访问什么访问网络修改第三方账户数据控制浏览器

适合谁

希望自动化Web应用端到端测试的开发团队
想要快速验证页面完好性的CI流水线
使用DebuggAI平台并需要MCP集成的用户

不适合谁

无需AI的单元测试或集成测试
需要本地运行测试的离线环境（需要API密钥）
依赖无头浏览器执行的完全分布式或本地执行的测试

所需权限

需要互联网访问以获得DebuggAI后端和API密钥
需要访问AI代理执行浏览器交互的能力
对于公共访问，可能需要在本地运行隧道（通过ngrok/caddy）

风险与副作用

AI代理行为可能影响生产环境（如果针对生产运行）
测试依赖外部服务和API密钥，可能影响可用性
凭据处理：密码仅写入，但环境变量必须安全存储

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js 20.20.0+ · Docker

DEBUGGAI_API_KEY 必填密钥 DebuggAI 后端 API key，必填，在 debugg.ai 获取；可用 DEBUGGAI_API_TOKEN 或 DEBUGGAI_JWT_TOKEN 作为别名。

POSTHOG_API_KEY 可选密钥可选，覆盖内嵌遥测项目 key（如私有 fork 时使用）。

其他可选配置项（10 个）

DEBUGGAI_API_URL 可选可选，后端 API 基地址，默认 https://api.debugg.ai。

DEBUGGAI_TOKEN_TYPE 可选可选，token（默认）或 bearer；远程 HTTP 部署设为 bearer。

DEBUGGAI_EVAL_TEMPLATE 可选可选，覆盖 check_app_in_browser 调度的评测工作流 slug，默认 flow/e2es/app-eval。

LOG_LEVEL 可选可选，日志级别：error / warn / info（默认）/ debug。

DEBUGGAI_TELEMETRY_DISABLED 可选可选，设为 1/true/yes/on 可完全关闭遥测。

CADDY_BIN 可选可选，指向本地 Caddy 可执行文件；仅当自动下载失败且需测试 localhost URL 时需要。

DEBUGGAI_MCP_TRANSPORT 可选可选，stdio（默认）或 http（远程多用户模式）。

PORT 可选可选，HTTP 传输监听端口，默认 3000。

DEBUGGAI_MCP_PUBLIC_URL 可选可选，本服务的公开资源 URL（RFC 9728），默认 https://mcp.debugg.ai。

DEBUGGAI_OAUTH_ISSUER 可选可选，向客户端公布的授权服务器地址，默认 https://auth.debugg.ai。

在debugg.ai获取API密钥。
在MCP客户端配置中添加服务器，使用npx命令，并设置DEBUGGAI_API_KEY环境变量。
根据文档使用Docker镜像（注意：当前镜像可能缺少对localhost工具的支持）。
可选：对于远程HTTP传输，设置DEBUGGAI_MCP_TRANSPORT=http等。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "debugg-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@debugg-ai/debugg-ai-mcp"],
      "env": {
        "DEBUGGAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "debugg-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@debugg-ai/debugg-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "DEBUGGAI_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add debugg-ai -e DEBUGGAI_API_KEY=your_api_key_here -- npx -y @debugg-ai/debugg-ai-mcp

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在客户端工具列表中应出现 8 个工具（check_app_in_browser、trigger_crawl、probe_page、project、environment、test_suite、test_case、executions）；调用 project {action:"list"} 返回分页结果即证明 API key 与连接正常。

常见排障

确保DEBUGGAI_API_KEY已设置且有效
检查Node.js版本（20.20.0+）
对于本地URL，确保caddy二进制可用（或通过CADDY_BIN设置）
验证必要时本地服务是否正在运行

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

用浏览器代理测试 http://localhost:3000 的登录流程，检查能否用测试账号成功登录并返回截图
对 /settings 和 /dashboard 做一次无 LLM 的批量页面探测，看看刚才的重构有没有弄坏页面
对 localhost:3000 触发一次爬取，填充项目的知识图谱
列出我的测试套件并运行其中通过率最低的那一个

工具能力 8

check_app_in_browser 写入

运行AI浏览器代理，根据自然语言描述测试应用，支持自动隧道localhost URL。

trigger_crawl 写入

触发一次服务端浏览器代理爬取，以填充项目的知识图谱。

probe_page 只读

轻量级无LLM的批量页面探针，检查1-20个URL的渲染状态、控制台错误和网络摘要。

project 只读

管理项目：获取、列出、创建。

environment 写入

管理环境及凭据，包括登录会话操作。

test_suite 写入

管理测试套件：列出、创建、运行、获取结果、删除。

test_case 写入

管理测试用例：创建、更新、删除。

executions 只读

检索执行详情和工件。

使用场景

根据自然语言描述对Web应用进行端到端AI驱动测试

在每次拉取请求后进行基于本地页面的冒烟测试，而无需LLM开销

管理测试套件、用例和环境，用于持续测试

通过HAR和控制台日志捕获调试运行时问题

支持客户端

Claude Desktop

Claude Code

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

Debugg AI MCP服务器通过模型上下文协议提供AI驱动的浏览器测试。指向任意URL（包括localhost），用自然语言描述测试内容，AI代理将浏览您的应用并返回通过/失败结果及截图。该服务器在浏览器工具、项目管理、环境配置、测试套件和用例管理以及执行追踪方面提供8个工具。它支持多实体操作（项目、环境、测试套件、测试用例、执行），并包含用于无LLM冒烟测试的轻量级页面探针。需要Node.js 20.20.0或更高版本，以及可以从debugg.ai获取的API密钥。