MCP Excel查询测试框架
这是一个用于测试大模型调用MCP Excel服务器进行数据查询准确性的自动化测试框架。
🚀 快速开始
1. 环境配置
# 运行配置脚本
python setup.py
# 配置API密钥
编辑 test_config.json 文件,填入你的大模型API密钥2. 准备数据
将你的Excel文件放入 excel_files/ 目录,并确保对应的schema文件存在。
3. 运行测试
# Linux/Mac
./start_test.sh
# Windows
start_test.bat
# 或直接运行
python run_tests.py📁 文件结构
├── server_3.py # MCP服务器主文件
├── mcp_test_framework.py # 测试框架核心
├── run_tests.py # 测试运行脚本
├── setup.py # 环境配置脚本
├── test_config.json # 测试配置文件
├── test_cases.json # 测试用例定义
├── excel_files/ # Excel数据文件目录
├── reports/ # 测试报告目录
├── logs/ # 日志文件目录
└── README.md # 本文件⚙️ 配置说明
test_config.json
llm_api_key: 大模型API密钥(必填)llm_model: 使用的大模型server_path: MCP服务器文件路径excel_files_path: Excel文件目录test_cases_file: 测试用例文件路径
测试用例格式
{
"id": "test_001",
"description": "测试描述",
"natural_query": "自然语言查询",
"expected_result_type": "data|aggregation|count",
"expected_tables": ["表名1", "表名2"],
"expected_columns": ["列名1", "列名2"],
"validation_rules": {
"min_rows": 1,
"max_rows": 100,
"contains_keyword": "关键词"
},
"difficulty": "easy|medium|hard",
"category": "basic|filter|aggregation|complex"
}📊 测试报告
测试完成后,会在 reports/ 目录下生成详细的测试报告,包括:
- 总体统计信息
- 按难度和类别的统计
- 详细的测试结果
- 性能指标
🔧 高级配置
支持的大模型API
- Claude (Anthropic)
- GPT (OpenAI)
- 其他兼容OpenAI API的模型
自定义测试用例
编辑 test_cases.json 文件,添加你的测试场景。
性能调优
- 调整
max_concurrent_tests控制并发数 - 调整
test_timeout设置超时时间
🆘 故障排除
常见问题
- MCP服务器连接失败: 检查server_3.py路径是否正确
- API调用失败: 验证API密钥是否有效
- Excel文件读取失败: 确认文件路径和权限
日志文件
查看 logs/mcp_test.log 获取详细的错误信息。
📞 技术支持
如遇问题,请检查:
- Python版本 >= 3.8
- 所有依赖包已安装
- 配置文件格式正确
- Excel文件可访问
Happy Testing! 🎉
