MCP负载测试工具

MCP负载测试仪

MCPLoadTester是一个用于模型上下文协议（MCP）服务器的负载测试工具包。

它允许使用以下工具对MCP工具和代理进行性能测试：

• Apache JMeter
• k6（计划）
• CLI工具（计划中）

兼容性

安装

该项目现在构建了一个 瘦插件jar:

• 插件jar转到 JMETER_HOME/lib/ext
• 运行时依赖关系转到 JMETER_HOME/lib

推荐本地安装（插件+依赖项）

JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3 ./gradlew installLocalWithDeps

仅插件本地安装

仅当依赖关系已在其他地方管理时才使用此选项。

JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3 ./gradlew installLocal

构建工件

./gradlew jar

罐子路径：

build/libs/jmeter-mcp-sampler-<version>.jar

插件管理器自定义回购（最新版本）

每个标记的版本现在都会发布一个插件管理器描述符资源：

https://github.com/AndreyVMarkelov/MCPLoadTester/releases/latest/download/plugins-repo.json

要在JMeter中添加此自定义仓库，请在 user.properties:

jpgc.repo.address=https://jmeter-plugins.org/repo/;https://github.com/AndreyVMarkelov/MCPLoadTester/releases/latest/download/plugins-repo.json

然后重新启动JMeter并打开插件管理器。 目录/显示名称为 MCPLoadTester JMeter MCP Sampler.

快速入门（2分钟）

路径注释：命令和 scripts/... 以下参数与此存储库根相关。
从repo根目录运行JMeter，或使用绝对路径。

1. 安装插件（请参阅 Installation > Recommended local install 上文）。
2. 重新启动JMeter。
3. 添加采样器： Thread Group -> Add -> Sampler -> MCP Sampler.

4. 使用具有以下采样器设置的本地回声模拟（stdio）：
   • Transport: stdio
   • Command: python3
   • Arguments: scripts/mock_mcp_server.py
   • MCP Method: tools/list
   • Client name: jmeter-mcp-sampler （默认）
   • Client version: 1.0.0 （默认）

5. 添加响应断言：
   • Field to Test: Response Data
   • Pattern: echo

6. 运行测试并验证断言是否通过。

HTTP+SSE快速入门

1. 启动本地模拟HTTP+SSE服务器：

node scripts/mock_http_sse_mcp_server.js

2. 在取样器组中：

• Transport: http+sse
• HTTP base URL: http://127.0.0.1:8080
• SSE endpoint path: /events
• HTTP send path: /rpc
• MCP Method: tools/list
• Validation mode: none （使用JMeter时 Response Assertion)

3. 为HTTP状态添加响应断言：

• Field to Test: Response Code
• Pattern: 200

4. 运行测试并验证断言是否通过(Response Code = 200，样品为绿色）。

替代方案：使用内置采样器验证而不是JMeter断言：

• Validation mode: regex
• Validation expr: echo

GUI配置

屏幕截图指南和目录： docs/images/README.md

支持的MCP方法

测试MCP服务器

此仓库中的本地模拟服务器

1） Python回声服务器

文件： scripts/mock_mcp_server.py

手动启动：

python3 scripts/mock_mcp_server.py

行为：

• initialize 返回服务器 mock-mcp-server.
• tools/list 公开了一个工具： echo.
• tools/call 使用工具 echo 回应论点并返回 content.
• resources/list 返回一个内存资源。
• 未知工具返回JSON-RPC错误 -32602.

有用的 tools/call 样品：

{"message":"hello","count":2}

预期响应包括：

• content[0].text 喜欢 echo: hello (count=2)
• echo.message = "hello"

2） 节点计算服务器

文件： scripts/mock_calc_mcp_server.js

手动启动：

node scripts/mock_calc_mcp_server.js

行为：

• initialize 返回服务器 mock-calc-mcp-server-ts.
• tools/list 公开工具 add 和 divide.
• tools/call 验证数字 a 和 b.
• 除以零返回错误 -32000.
• 未知工具返回错误 -32602.

有用的 tools/call 样品：

{"a":40,"b":2}

{"a":10,"b":0}

预期：

• add 返回数字 value (42 以上样品）。
• divide 随着 b=0 返回错误 Division by zero.

3） Python性能服务器

文件： scripts/mock_perf_mcp_server.py

手动启动：

python3 scripts/mock_perf_mcp_server.py --base-delay-ms 5 --jitter-ms 10 --slow-every 20 --slow-delay-ms 200

行为：

• tools/list 暴露 sleep, payload, cpu.
• sleep 该工具支持受控延迟。
• payload 该工具返回一个大斑点用于有效载荷压力测试。
• cpu 该工具烧毁CPU循环并返回累加器。

有用的 tools/call 有效载荷样本：

{"delayMs":50}

{"sizeKb":256}

{"loops":300000}

4） 节点HTTP+SSE服务器

文件： scripts/mock_http_sse_mcp_server.js

手动启动：

node scripts/mock_http_sse_mcp_server.js

行为：

• SSE端点： /events
• JSON-RPC发送端点： /rpc 和 /message
• 支持 initialize, tools/list, tools/call, resources/list
• 通过HTTP正文发送JSON-RPC响应，并通过SSE广播相同的响应

此采样器经常使用的外部服务器

mcp-server-fetch （通过 uvx):

Command:   uvx
Arguments: mcp-server-fetch

mcp-server-filesystem:

Command:   uvx
Arguments: mcp-server-filesystem /tmp

github-mcp-server:

Command:   github-mcp-server
Arguments: stdio

需要 GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN.

Docker场景

每个配置文件构建图像，运行测试计划，编写JTL+HTML报告 results/.

docker compose --profile mock-echo up --build
docker compose --profile mock-calc up --build
docker compose --profile perf-cold-start up --build
docker compose --profile perf-tail up --build
docker compose --profile perf-payload up --build

报告：

• results/docker-mock-echo/report/index.html
• results/docker-mock-calc/report/index.html
• results/docker-perf-cold-start/report/index.html
• results/docker-perf-tail/report/index.html
• results/docker-perf-payload/report/index.html

Gradle任务快捷方式

./gradlew test
./gradlew check
JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3 ./gradlew installLocalWithDeps
JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3 ./gradlew mockAll
JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3 ./gradlew perfAll

CI与发布

其他CI/发布详细信息单独记录。

• CI详细信息： docs/CI.md
• 发布和出版详细信息： docs/RELEASE.md

故障排除

Results file ... is not empty 在Docker中：

• 通过清除污垢固定在当前入口点 results.jtl 跑步前。

JMETER_HOME is not set:

• 使用以下命令运行Gradle任务 JMETER_HOME=/path/to/apache-jmeter-5.6.3.

JMeter中没有出现采样器：

• 验证插件jar是否在 lib/ext
• 验证运行时依赖jar是否在 lib
• 重新启动JMeter

许可证

麻省理工学院