Factifai MCP服务器
一种模型上下文协议（MCP）服务器 事实 与任何兼容MCP的AI工具集成。此服务器被设计为与工具无关，这意味着它可以与支持MCP协议的任何工具一起使用。此服务器当前公开了异步创建测试并获取测试结果的工具。
目录
- 目录 - 需求 - 安装 - 安装注意事项 - 预安装提示 - 配置 - 环境变量 - 模型提供程序配置示例 - 基岩配置示例 - OpenAI配置示例 - Factifai MCP与流行IDE和扩展的集成 - 可用工具 - 贡献 - 安全 - 许可证
需求
- Node.js>=16.0.0
- Hai Build、Cursor、Windsurf、Claude Desktop或任何MCP客户端
安装
# Latest version
npx --yes @presidio-dev/factifai-mcp-server@latest
# Specific version
npx --yes @presidio-dev/factifai-mcp-server@1.2.3我们建议 npx 安装服务器，但您可以使用您偏好的任何节点包管理器，例如 yarn, pnpm, bun等等。
安装注意事项
⚠️ 重要：第一次安装Factifai MCP Server时，它将使用Playwright自动下载并安装浏览器依赖项。此过程可能需要几分钟，具体取决于您的互联网连接和系统规格。
安装包括：
- 下载浏览器二进制文件（Chromium、Firefox、WebKit）
- 安装浏览器依赖项
- 建立必要的环境
这种情况只会发生一次，由于浏览器已经安装，后续运行会快得多。
预安装提示
⚠️ 建议首次安装：许多MCP客户端对服务器启动有严格的超时限制。首次安装期间的浏览器安装过程可能会超过这些超时，导致安装失败或出现无响应。
为了避免超时问题，我们强烈建议手动预安装Playwright浏览器：
# Step 1: Install Playwright browsers manually before installing the MCP server
npx playwright install --with-deps
# Step 2: Then install the MCP server (will be much faster and avoid timeouts)
npx --yes @presidio-dev/factifai-mcp-server@latest此预安装步骤：
- 确保下载浏览器时没有MCP客户端超时限制
- 显著加快了MCP服务器的首次安装速度
- 防止因IDE或MCP客户端中的超时问题而导致的安装失败
配置
随着 npx 最新版本：
{
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}随着 npx 特定版本：
{
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@1.2.3"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}环境变量
| 变量名称 | 描述 |
|---|---|
MODEL_PROVIDER | 要使用的模型提供程序。（基岩或开阔地） |
OPENAI_API_KEY | OpenAI模型提供程序的API密钥 |
AWS_ACCESS_KEY_ID | Bedrock模型提供商的AWS访问密钥ID |
AWS_SECRET_ACCESS_KEY | Bedrock模型提供商的AWS秘密访问密钥 |
AWS_DEFAULT_REGION | Bedrock模型提供商的AWS默认区域 |
模型提供程序配置示例
基岩配置示例
{
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}OpenAI配置示例
{
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "openai",
"OPENAI_API_KEY": ""
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}Factifai MCP与流行IDE和扩展的集成
请参阅每个的设置说明
Install in Hai Build
将以下内容添加到您的 hai_mcp_settings.json 文件。要从Hai Build打开此文件，请单击“MCP服务器”图标，选择“已安装”选项卡，然后单击“配置MCP服务器”。
请参阅 Hai Build MCP文件 了解更多信息。
{
"mcpServers": {
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
}
}
}
}Install in Amazon Q Developer
将以下内容添加到您的Amazon Q Developer配置文件中。看 IDE中Q Developer的MCP配置 了解更多详情。
配置文件可以全局存储在 ~/.aws/amazonq/mcp.json 可在您的所有项目中使用，或在您的项目中本地使用 .amazonq/mcp.json.
{
"mcpServers": {
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
}
}
}
}Install in VS Code (Copilot)
首先，通过打开设置在VS代码中启用MCP支持(Ctrl+,)，搜索 mcp.enabled，并勾选复选框。
然后，将以下配置添加到您的用户或工作区 settings.json 文件。请参阅 VS代码MCP文档 了解更多信息。
"mcp": {
"servers": {
"factifai": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
}
}
}
}Install in Cursor
最简单的安装方法是单击下面的安装按钮。
或者，您可以通过将以下内容添加到您的 mcp.json 文件。此文件可以全局定位在 ~/.cursor/mcp.json 或在特定项目中 .cursor/mcp.json。请参阅 光标MCP文档 了解更多信息。
{
"mcpServers": {
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["--yes", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
}
}
}
}Install in Windsurf
将以下内容添加到您的 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 文件。请参阅 Windsurf MCP文件 了解更多信息。
{
"mcpServers": {
"factifai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
}
}
}
}Install in Zed
您可以通过编辑您的 settings.json 文件（可通过 zed: settings 操作）或使用代理面板的配置UI(agent: open configuration).请参阅 Zed MCP文件 了解更多信息。
将以下内容添加到您的 settings.json:
{
"context_servers": {
"factifai": {
"command": {
"path": "npx",
"args": ["-y", "@presidio-dev/factifai-mcp-server@latest"],
"env": {
"MODEL_PROVIDER": "bedrock|openai",
"OPENAI_API_KEY": "",
"AWS_ACCESS_KEY_ID": "",
"AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "",
"AWS_DEFAULT_REGION": ""
}
}
}
}
}可用工具
| 工具名称 | 描述 |
|---|---|
testWithFactifai | 使用Factifai开始测试 |
getFactifaiSessionResult | 获取测试结果 |
listFactifaiSessions | 列出测试 |
贡献
我们欢迎对Factifai MCP服务器的贡献！请查看我们的 贡献指南 了解更多关于如何开始的信息。
安全
有关我们的安全政策以及如何报告安全漏洞的信息，请参阅我们的 安全策略.
许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。