ai-test-process-mcp

JSTQB/ISTQB Generic Test Process を AI で支援する MCP サーバー。

テスト管理ツールの操作を目的とせず、Generic Test Process の各工程（Test Planning 〜 Test Completion）において、テスト成果物の作成・レビュー・分析を AI で支援することを目的とする。文書構成は JSTQB準拠の15章テンプレートに基づく。

現在のスコープ（Phase 1〜3: Test Planning + Test Analysis + Test Design）: テスト計画書（JSTQB準拠15章構成）の日本語ドラフト生成・JSTQB観点でのレビュー・修正支援・質問形式でのコンテキスト収集ガイド、要件分析・テスト条件抽出、および境界値分析・同値分割・テストケース生成によるテスト設計技法。 将来構想: Test Analysis（要件分析・テスト条件抽出）、Test Design（テストケース生成・テスト仕様書レビュー）を経て、Generic Test Process 全7工程へ段階的に拡張する。詳細は docs/roadmap.md を参照。

セットアップ

npm install
npm run build

提供する機能

Tool: create_test_plan

プロジェクト情報（projectName, scope は必須。objectives, risks, scheduleConstraints, team, testItems, stakeholders, glossary など多数の任意項目）を入力すると、JSTQB準拠の15章構成に沿った日本語Markdown形式のテスト計画書ドラフトを生成する。未入力の項目は _未記入_（必須項目は _未記入（必須）_）として明示される。テストタイプ説明・インシデントランク等の固定リファレンスは常に出力される。

Tool: review_test_plan

テスト計画書のMarkdown本文を入力すると、JSTQB観点でレビューレポートを返す。二層構成: (1) 構造検査（15章の欠落・必須項目の未記入を決定的に検出）、(2) 意味的レビュー用チェックリスト（呼び出し側のLLMが内容の妥当性を判断するための指示形式）。

Tool: revise_test_plan

既存のテスト計画書Markdownと修正指示（instructions、任意の文字列配列）を入力すると、修正結果レポートを返す。二層構成: (1) 機械的修正（欠落章の自動補完、TBD/TODO/未定等の未記入プレースホルダの _未記入_ への正規化）を適用した修正後計画書、(2) 内容の書き換えを呼び出し側LLMに指示する箇条書き（ユーザー指定の修正指示、および修正後もなお残る必須未記入項目の一覧）。

Prompt: test_plan_interview

質問形式でテスト計画書のコンテキストを収集するためのガイド。テンプレートの必須項目を中心に、ユーザーへ順に質問して回答を集め、create_test_plan を呼び出すようアシスタントを誘導する。任意引数 projectName を受け取る。

Tool: design_boundary_values

変数の有効範囲（下限・上限・刻み・型）から2値/3値の境界値を決定的に列挙し、有効/無効判定付きのMarkdown表で返す。

Tool: design_equivalence_partitioning

変数ごとの有効/無効同値クラスから代表値ベースのテストケースを決定的に生成し、全クラス被覆チェック付きのMarkdown表で返す。

Resource: testplan://template/standard

テスト計画書テンプレート（JSTQB準拠15章構成）の構造データ（JSON）を公開する。各セクションの見出し・必須フラグ・入力マッピング（fieldKey）に加え、固定リファレンス（テストタイプ・カタログ、インシデントランク、判定ステータス、標準メトリクス等）を含む。

Resource: jstqb://glossary/core

JSTQB（ISTQB）用語のパラフレーズ集（テストレベル・テストタイプ・開始基準/終了基準・テスト条件/テスト観点・レビュータイプ等）を構造化データ（JSON）として公開する。

Resource: testplan://review/checklist

テスト計画書の意味的レビュー用チェックリスト（JSTQB観点、用語集への相互参照付き）を構造化データ（JSON）として公開する。

Tool: review_test_basis

テストベース（要件・仕様）のMarkdown文書一式を入力すると、ID重複・未解決参照・プレフィックス逸脱・曖昧語・数量表現を決定的に検査し、意味的チェックリスト・依頼元への質問状雛形・改善提案を併せて返す。

Resource: testbasis://review/checklist

テストベース（要件・仕様）レビュー用の意味的チェックリスト（改善アクション・用語集への相互参照付き）を構造化データ（JSON）として公開する。

Tool: analyze_requirements

複数のテストベース文書を横断分析し、要件ID体系・数量表現の全文書横断集約・境界値候補（design_boundary_values 連携）・用語定義と本文使用の照合・曖昧語検出を決定的に行い、根拠位置必須の指摘表付きMarkdownとして返す。品質特性マッピング・ステークホルダー別影響・変更差分4区分は呼び出し側LLMへの指示として出力される。

Prompt: requirements_analysis_interview

質問形式で要件分析のコンテキストを収集するためのガイド。開発背景・分析対象文書・スコープ・ステークホルダー・変更差分等を確認し、analyze_requirements を呼び出すようアシスタントを誘導する。任意引数 subjectName を受け取る。

Resource: quality://characteristics/product

製品品質特性モデル（自作パラフレーズ、機能適合性・性能効率性・互換性・使用性・信頼性・セキュリティ・保守性・移植性の8特性）を副特性・着眼点・関連テストタイプ付きの構造化データ（JSON）として公開する。

Resource: testbasis://id-patterns

要件ID・機能IDの表記ゆれに対応する正規表現パターン集を構造化データ（JSON）として公開する。analyze_requirements / review_test_basis の idPatterns 引数にそのままコピーして使える。

Tool: extract_test_conditions

テスト条件を「テストベース／ステークホルダー／リスク／ガイドワード」の4系統から導出させ、導出元（source + derivedFrom）を必須メタデータとして検査する。要件ID×テスト条件の双方向カバレッジマトリクス・未カバー要件ID・観点カテゴリの未使用・条件IDの重複/欠番・優先度未設定・derivedFrom の未解決参照・未知の推奨技法IDを決定的に検出し、リスクスコア（影響度×発生可能性×変更差分重み）からの優先度導出と宣言優先度の逸脱判定を添えたMarkdownを返す。観点カタログ・ガイドワード辞書・リスク分析フレームに基づく追加洗い出しは呼び出し側LLMへの指示として出力される。

Resource: testcondition://perspectives/catalog

テスト観点カタログ（自作パラフレーズ、機能・境界・同値・状態遷移・並行競合・障害回復・性能負荷・セキュリティ・リグレッション等の18カテゴリ）を、観点・着眼点例・関連品質特性・推奨技法付きの構造化データ（JSON）として公開する。

Resource: testcondition://guidewords/dictionary

着目点語彙（12件）・ガイドワード語彙（16件）・質問テンプレート・運用手順を構造化データ（JSON）として公開する。着目点1×着目点2×ガイドワードを掛け合わせ、テストベースに書かれていないテスト条件を機械的に洗い出すために使う。

Resource: testcondition://risk/frame

リスク分析フレーム（影響度軸・発生可能性軸・変更差分軸・ステークホルダー別影響枠・リスクスコア算出式・スコアから優先度への写像）を構造化データ（JSON）として公開する。

Tool: generate_test_cases

テスト条件からテストケース仕様を導出する。二層構成: (1) 決定的層は、境界値分析・同値分割・状態遷移の各入力から網羅対象一覧を機械的に構築し、網羅率カウント・未充足の網羅対象・テスト条件×テストケーストレーサビリティ・ケースIDの重複/欠番/プレフィックス不一致・由来メタデータの未解決参照・期待結果の主観語/空欄・手順の粒度・閾値の直値埋め込みを決定的に検査する。(2) 意味的層は、テストケース本文（前提条件・手順・期待結果）の組み立てのみを呼び出し側LLMへの指示として返す。testCases が未指定・空の場合は「生成指示のみ」の出力になる。

Prompt: test_design_interview

質問形式でテスト設計のコンテキストを収集するためのガイド。対象テスト条件・テストベースの特徴・境界値/同値クラス・状態遷移・因子水準・前提条件・閾値パラメータ等を確認し、generate_test_cases を呼び出すようアシスタントを誘導する。任意引数 subjectName を受け取る。

Resource: testdesign://techniques/catalog

テスト技法カタログ（自作パラフレーズ、境界値分析・同値分割・デシジョンテーブル・状態遷移・ペアワイズ・ユースケース/シナリオ・CRUD/データライフサイクル・競合/タイミングの10技法）と、テストベースの特徴からの技法選定決定表（8行）を構造化データ（JSON）として公開する。generate_test_cases が技法推奨と網羅基準表示に利用する。

Tool: review_test_specification

「テストベースに対してテスト仕様書が十分か」を評価軸に、テストベース文書一式とテスト仕様書本文（フォーマット不問）、任意の testCases / testConditions / risks を入力として受け取る。要件ID・テスト条件ID・リスクIDの3系統について双方向カバレッジ（forward: 未カバーID、reverse: 根拠不明・過剰テスト候補）を構築し、ID表記の同期（EH100 と EH-100 の表記ゆれ）・ケースIDの重複・期待結果の空欄・優先度の付与状況と判定基準の宣言有無・前提条件のプレースホルダー・手順数と期待結果数のバランス・主観語・網羅基準の宣言有無を決定的に検査する。意味的レビュー用チェックリスト（14項目）と改善提案を併せて返す。testCases 未指定時はID抽出ベースの簡易チェックのみを返す。

Resource: testspec://review/checklist

テスト仕様書レビュー用の意味的チェックリスト（網羅性・トレーサビリティ・期待結果の整合・技法の適切さ・実行可能性・観測可能性・再現性・独立性・データ準備可能性・環境指定・変更差分への重み付け・再利用性・用語一貫性・技法選定根拠の14項目）を、改善アクション・用語集への相互参照付きの構造化データ（JSON）として公開する。

コマンド

npm run dev       # tsc --watch
npm start         # node dist/server.js（stdio transport）
npm test          # vitest run
npm run inspect   # build後、MCP Inspectorを起動して動作確認

動作確認（CLI）

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/server.js --method resources/list
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/server.js --method tools/list
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/server.js --method prompts/list
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/server.js --method tools/call \
  --tool-name create_test_plan \
  --tool-arg projectName="ECサイト" \
  --tool-arg scope="決済とログイン機能"
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/server.js --method prompts/get \
  --prompt-name test_plan_interview --prompt-args projectName="ECサイト"

実クライアントへの登録例（Claude Desktop / Claude Code）

{
  "mcpServers": {
    "ai-test-process-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["<repo-path>/dist/server.js"]
    }
  }
}

npm公開後は、リポジトリをローカルにcloneしなくても npx 経由で起動できる（.vscode/mcp.json の例）。

{
  "servers": {
    "ai-test-process-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-test-process-mcp"]
    }
  }
}

公開手順（メンテナ向け）

1. npm login（npmjs.comのアカウントで認証）
2. npm run build（npm publish 実行時は prepublishOnly フックにより自動実行されるため、手動実行は任意）
3. npm publish

公開後の接続方式（stdio）は変わらない。MCPレジストリ（server.json / mcp-publisher）への登録は本手順の対象外で、将来の別タスクとして扱う。

将来機能の追加方法

新しい機能（Test Analysis・Test Design ほか Generic Test Process 各工程の tool）を追加する際は、以下のパターンに従う：

1. src/resources/<name>.ts — 必要な参照データ（構造化データ）を定義
2. src/tools/<name>.ts — zod入力スキーマ + 純粋なレンダリング関数 + registerXxxTool()
3. src/resources/index.ts / src/tools/index.ts にそれぞれ1行登録を追加
4. test/<name>.test.ts でレンダリング関数を単体テスト

server.ts 本体は変更不要。プラグインローダーやレジストリのような抽象化は、モジュール数が増えて明示的な登録リストが煩雑になるまで導入しない。

詳細は AGENTS.md と docs/ai/project-overview.md を参照。