使用说明

🚀 主要特点

**🤖 人工智能原生（或“原生AI”）**专为通过MCP协议集成AI模型而设计
🔧 完整管理项目、任务、测试用例、测试运行和用户管理
🧠 智能分辨率自动将名称转换为ID（用户、冲刺、项目等）
📋 本地过滤全面支持Freshrelease的原生query_hash格式
🌲 分层导航浏览7级深的章节层级结构
⚡ 性能优化内置缓存、连接池和批处理功能
🎯 基于标签的过滤使用直观的字段名，如“Owner”而不是“owner_id”

📊 工具概览

类别	主要特点
核心管理	项目、任务、用户和问题类型
测试管理	测试用例、测试运行和执行跟踪
智能过滤高级任务和测试用例过滤
查找与实用工具	名称到ID的解析和缓存管理

🛠️ 可用工具

核心管理

工具	目的	关键参数
`fr_get_project`	获取项目详情	`project_identifier`
`fr_get_task`	通过ID/密钥获取任务	`project_identifier`， `key`
`fr_get_all_tasks`	列出所有项目任务	`project_identifier`
`fr_get_epic_insights`	获取包含详细任务分析的史诗级项目全面AI见解	`epic_key`， `fetch_detailed_tasks`， `max_tasks`
`fr_get_issue_type_by_name`	解决问题类型名称	`issue_type_name`
`get_task_default_and_custom_fields`	获取问题类型表单字段	`issue_type_name`
`fr_search_users`	通过姓名/电子邮件查找用户	`search_text`

测试管理

工具	用途	关键参数
`fr_list_testcases`	列出所有测试用例	`project_identifier`
`fr_get_testcase`	获取特定测试用例	`test_case_key`
`fr_get_testcases_by_section`	按部分获取测试	`section_name`
`fr_link_testcase_issues`	将链接与问题关联	`testcase_keys`， `issue_keys`
`fr_testcase_filter_summary`	利用AI洞察进行高级测试过滤	`filter_rules`
`fr_add_testcases_to_testrun`	添加要运行的测试	`test_run_id`， `test_case_keys`
`fr_get_testrun_summary`	获取包含AI质量分析的全面测试运行总结	`test_run_id`

智能过滤

工具	用途	关键参数
`fr_filter_tasks`	使用原生查询哈希进行高级任务过滤	`query_hash`， `filter_id`， `include`分页
`fr_get_issue_form_fields`	获取问题表单模式	`issue_type_id`
`fr_get_testcase_form_fields`	获取测试表单模式	-
`fr_get_all_issue_type_form_fields`	获取所有表单模式	-

查找与实用程序

工具	用途	关键参数
`fr_get_sprint_by_name`	按名称查找冲刺（或短跑，根据上下文确定具体含义）	`sprint_name`
`fr_get_release_by_name`	按名称查找发行版	`release_name`
`fr_get_tag_by_name`	按名称查找标签	`tag_name`
`fr_get_current_subproject_sprint`	获取活跃的子项目冲刺（或：获取正在进行的子项目迭代）	`sub_project_name`
`get_subproject_id_by_name`	解析子项目名称	`sub_project_name`
`fr_clear_filter_cache`	清除过滤器缓存	-
`fr_clear_all_caches`	清除所有缓存	-

✨ 智能功能

🧠 名称到ID的解析自动将用户名、冲刺名称、问题类型等转换为ID
📋 原生查询格式全面支持Freshrelease的 query_hash 包含所有操作符的格式
🌲 层次结构部分导航至最多7级深的章节层次结构（例如。， "Level1 > Level2 > Level3")
API 兼容性处理嵌套结构 {"users": [...]} 以及直接数组响应格式
⚡ 性能优化多级缓存、连接池、优化的批处理
🔗 灵活的项目ID接受两个项目密钥（"FS") 和数字ID (123）
🎯 自定义字段支持自动检测并处理以“cf_”为前缀的自定义字段
📊 多种查询格式原生查询哈希（query_hash），逗号分隔的字符串，或JSON对象

🚀 快速入门

1. 安装

# Easy install (no Python needed)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Or with Python: uv tool install freshrelease-mcp

2. 获取凭证

API密钥根据上述信息，翻译原文内容如下：
域名（或领域）: company.freshrelease.com （您的域名）
项目密钥例如。， "FS"， "PROJ" （可选）

3. 配置光标

添加到 ~/.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "freshrelease-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["freshrelease-mcp"],
      "env": {
        "FRESHRELEASE_API_KEY": "your_api_key",
        "FRESHRELEASE_DOMAIN": "company.freshrelease.com",
        "FRESHRELEASE_PROJECT_KEY": "FS"
      }
    }
  }
}

4. 重启光标

✅ 您将看到可用的Freshrelease工具！

💡 使用示例

🎯 任务管理

获取项目概览：

“显示FS项目中的所有任务”

获取具体任务详情：

“获取任务FS-123的详细信息”

借助AI分析，获取全面深刻的史诗级见解：

“请为我展示关于史诗级任务FS-223786的详细见解，包括git状态和风险评估”

该人工智能将自动：

获取史诗级详情及所有包含完整信息的子任务
从任务描述中分析git/PR（Pull Request）的开发状态
提供基于人工智能的见解，包括完成率、团队分布和时间线风险
提供状态细分和进度总结
显示分配者分布及优先级细分

📋 高级任务筛选

使用自然语言过滤：

“查找所有由John Doe负责且当前正在进行的高优先级任务”

人工智能两者都理解：

友好的标签“所有者”，“状态”，“优先级”
技术名称"owner_id"（所有者ID）, "status_id"（状态ID）, "priority_id"（优先级ID）

使用现有过滤器进行原生新鲜发布过滤：

“使用保存的过滤器ID 102776，结合自定义字段和日期范围来过滤任务”

基于冲刺和日期的过滤：

“显示Sprint 1中在2024年12月至2025年8月期间创建的所有错误”

🧪 测试用例管理

自然过滤测试用例：

“在认证部分查找所有高风险和中风险的功能测试”

浏览层级结构部分：

“从‘认证 > 登录测试 > 正向案例’部分获取所有测试用例”

该人工智能能够自动在多达7层的章节层级结构中进行导航。

获取包含AI见解的简洁测试运行总结：

“测试运行150183的表现如何？”

响应示例： “已执行23/25项测试（完成92%）。21项通过，2项失败。质量评分：良好。修复2项失败的测试用例。”

🛠️ 开发工具

代码质量保证

这个项目包含了全面的工具，用于维护代码质量和预防常见问题：

📋 代码质量指南 (`CODE_QUALITY_GUIDE.md`)

完整的缩进标准和最佳实践
针对项目的特定代码模式和模板
避免常见错误及示例
性能优化指南
开发者提交前的检查清单

🔍 自动质量检查器 (`quality_check.py`)

对任何Python文件运行质量检查：

python3 quality_check.py src/freshrelease_mcp/server.py

特点：

✅ 缩进验证（4个空格标准）
✅ MCP工具结构验证
✅ 函数文档字符串检查
✅ 异步/等待（Async/await）模式验证
✅ 错误处理分析

示例输出：

✅ No issues found in src/freshrelease_mcp/server.py

🆕 最新更新

v1.9.7 - 优化了AI洞察与代码质量

✅ 优化的测试运行AI简化版 fr_get_testrun_summary 提供简洁的见解、质量评分和针对性的建议
✅ Epic AI 洞察重命名并增强功能 fr_get_epic_insights 包含全面的人工智能分析，涵盖git/PR状态、风险评估及详细任务分析
✅ 测试用例AI总结重命名 fr_filter_testcases to fr_testcase_filter_summary 具备智能洞察和自动化分析能力
✅ 代码质量工具添加了全面的代码质量指南（CODE_QUALITY_GUIDE.md) 和自动化质量检查器 (quality_check.py）
✅ 增强的场映射修复了过滤问题，提高了字段标签的解析度
✅ 更好的错误处理全面的日志记录和错误信息，用于调试
✅ 问题密钥解决支持使用问题密钥对 parent_id 和 epic_id 进行过滤

v1.8.4 - 过滤器错误修复

✅ 固定字段映射错误解决了“获取项目字段映射失败：0”的错误
✅（表示正确、确认或完成的符号，无具体中文含义，可理解为“正确”、“确认”或“完成”等意思，具体根据上下文确定） API响应处理更好地处理嵌套数组与直接数组响应
✅ 常见的字段映射增加了对“父级”、“史诗”、“所有者”字段标签的支持

🔧 故障排除

在 Cursor 中看不到工具？

检查 ~/.cursor/mcp.json 是有效的JSON
完全重启光标
验证凭据： uvx freshrelease-mcp --help

环境变量：

FRESHRELEASE_API_KEY="your_api_key"      # Required
FRESHRELEASE_DOMAIN="company.freshrelease.com"  # Required  
FRESHRELEASE_PROJECT_KEY="FS"            # Optional default project

📄 许可证

MIT 许可证 - 详情请参见 LICENSE 文件。

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Freshrelease MCP 服务器

使用说明

最新发布MCP服务器

🚀 主要特点

📊 工具概览

🛠️ 可用工具

核心管理

测试管理

智能过滤

查找与实用程序

✨ 智能功能

🚀 快速入门

1. 安装

2. 获取凭证

3. 配置光标

4. 重启光标

💡 使用示例

🎯 任务管理

📋 高级任务筛选

🧪 测试用例管理

🛠️ 开发工具

代码质量保证

📋 代码质量指南 (`CODE_QUALITY_GUIDE.md`)

🔍 自动质量检查器 (`quality_check.py`)

🆕 最新更新

v1.9.7 - 优化了AI洞察与代码质量

v1.8.4 - 过滤器错误修复

🔧 故障排除

📄 许可证

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测试管理

智能过滤

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✨ 智能功能

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1. 安装

2. 获取凭证

3. 配置光标

4. 重启光标

💡 使用示例

🎯 任务管理

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🧪 测试用例管理

🛠️ 开发工具

代码质量保证

📋 代码质量指南 (CODE_QUALITY_GUIDE.md)

🔍 自动质量检查器 (quality_check.py)

🆕 最新更新

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v1.8.4 - 过滤器错误修复

🔧 故障排除

📄 许可证

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Figma MCP集成工具

MCP 协议测试服务器

Flomo笔记服务

GitLab项目管理服务器

Unity编辑器AI集成插件

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🔍 自动质量检查器 (`quality_check.py`)