プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Test Coverage MCP

作者:goldbergyoniバージョン 1.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.goldbergyoni/test-coverage-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Analyze test coverage from LCOV files - makes AI agents coverage-aware without wasting tokens

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "test-coverage-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add test-coverage -- npx -y test-coverage-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "test-coverage-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "test-coverage": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "test-coverage-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント goldbergyoni で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32709件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32709件のうち1%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32709件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Test Coverage MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.1.0)がレジストリに届いたのは12 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

SwarmMemo

作者:Hugo0

Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents

クラウドで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Test Coverage MCP

Make your agents coverage-aware as they code for you

“Hey, I’m a coding agent. I just created flashy nifty feature… but oops, I downgraded the coverage 🤓. How could I know that?”

“Hey, I’m a testing agent. I was tasked to cover some code with testing, but how can I find which areas are not covered?😳”

Give your coding and testing agent eyes: MCP server that provides instant, reliable, token-efficient test coverage data for any programming language (LCOV based)

__

🚀 Just launched (November 2025) ! I spend great time these days on polishing this library. If you find this valuable, a ⭐ star helps signal to other developers that this project is worth their attention

The Problem

When AI coding agents work on your code without proper coverage tooling, they face three critical issues:

  1. Coverage Blindness - They can't see if their changes improved or regressed test coverage
  2. Token Waste - They burn thousands of tokens trying to parse massive LCOV files (some exceed 10 MB)
  3. Unreliable Scripts - They improvise custom parsing scripts that often fail or produce incorrect results

The Solution

This MCP server solves all three problems by providing:

  • Coverage Awareness - Agents can check coverage anytime with a simple tool call
  • Token Efficiency - Get coverage summaries in <100 tokens instead of thousands
  • Accuracy - Production-grade LCOV parsing that handles all format variations
  • Baseline Tracking - Measure coverage progress within a session without keeping state in memory

Test Coverage: This project maintains 95% test coverage and we're targeting 100% soon.

Two Main Workflows

1. Query Coverage Summary

Ask for overall project coverage or coverage for specific files:

// Get overall project coverage

coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" }); // Returns: { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }

// Get coverage for specific files coverage_file_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info", filePath: "src/utils/parser.ts", }); // Returns: { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }

2. Baseline Tracking for Session Progress

Establish a baseline at session start, then measure your progress:

// At session start - record current coverage as baseline

start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" }); // Returns: "Recording started"

// ... agent writes code and tests ...

// Check coverage impact get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" }); // Returns: { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }

Why baseline tracking? Without it, agents would need to keep initial coverage in their stateful memory throughout the session, consuming valuable context window space.

Installation

npm install -g test-coverage-mcp

Configuration

Add this MCP server to your AI coding tool's configuration:

Claude Desktop (Claude Code)

macOS: Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: Edit %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{

"mcpServers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }

After updating, restart Claude Desktop.

Cursor IDE

Create or edit .cursor/mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }

GitHub Copilot (VS Code)

Create or edit .vscode/mcp.json in your workspace:

{

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

Requires VS Code 1.99+ or Visual Studio 17.14+. Enterprise users need "MCP servers in Copilot" policy enabled.

Windsurf (Codeium IDE)

macOS: Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json Windows: Edit %APPDATA%\Codeium\Windsurf\mcp_config.json Linux: Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{

"mcpServers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }

Or use the GUI: Settings → Advanced Settings → Cascade → Add Server

Available Tools

coverage_summary

Get overall project coverage from an LCOV file.

Input:

{

lcovPath?: string // Optional. Defaults to "./coverage/lcov.info" }

Output:

{

linesCoveragePercentage: number, // 0-100 branchesCoveragePercentage: number // 0-100 }

Example:

coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });

// { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }

coverage_file_summary

Get coverage for a specific file.

Input:

{

lcovPath?: string, // Optional. Defaults to "./coverage/lcov.info" filePath: string // Required. Path to the file }

Output:

{

path: string, linesCoveragePercentage: number, // 0-100 branchesCoveragePercentage: number // 0-100 }

Example:

coverage_file_summary({

lcovPath: "./coverage/lcov.info", filePath: "src/utils/parser.ts", }); // { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }

start_recording

Record current coverage as a baseline for later comparison.

Input:

{

lcovPath: string; // Required. Path to LCOV file to record }

Output:

"Recording started";

Example:

start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });

// "Recording started"

get_diff_since_start

Compare current coverage against the recorded baseline.

Input:

{

lcovPath: string; // Required. Path to current LCOV file }

Output:

{

linesPercentageImpact: number, // Positive = improvement, negative = regression branchesPercentageImpact: number // Positive = improvement, negative = regression }

Example:

get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });

// { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }

Usage Examples

Example 1: Check Coverage Before Starting Work
Agent: "Let me check the current test coverage before I start working"

[Uses coverage_summary tool] Agent: "Current coverage is 87.5% lines and 82.1% branches. I'll aim to maintain or improve this."

Example 2: Track Coverage Impact During Development
Agent: "I'll record the baseline coverage first"

[Uses start_recording tool]

Agent: "Now I'll add the new authentication feature with tests" [Writes code and tests]

Agent: "Let me check the coverage impact" [Uses get_diff_since_start tool] Agent: "Great! Coverage increased by 2.3% for lines and 1.8% for branches."

Example 3: Verify Specific File Coverage
Agent: "Let me check coverage for the file I just modified"

[Uses coverage_file_summary with filePath: "src/auth/validator.ts"] Agent: "The validator.ts file now has 95% line coverage and 92% branch coverage."

How It Works

This MCP server:

  1. Parses LCOV files using a production-grade parser that handles all LCOV format variations
  2. Calculates coverage percentages for overall project or individual files
  3. Stores baselines in a temporary directory for session-based tracking
  4. Returns compact JSON responses that consume minimal tokens

LCOV Format Support

This server supports all standard LCOV file formats, including:

  • Files with summary sections (SF:, end_of_record)
  • Files with line-by-line data only (DA: entries)
  • Files with branch coverage data (BRDA:, BRF:, BRH:)
  • Mixed formats within the same file

Troubleshooting

"LCOV file not found"
  • Ensure you've run your test suite with coverage enabled first
  • Check that the path to your LCOV file is correct (relative paths are resolved from current working directory)
  • Default path is ./coverage/lcov.info
"No coverage data found for file"
  • Verify the file path matches exactly as it appears in the LCOV file
  • Some test frameworks use absolute paths, others use relative paths
"No baseline recording found"
  • You must call start_recording before calling get_diff_since_start
  • Baselines are stored in temporary storage and cleared when the system restarts

Development

# Install dependencies

npm install

Build

npm run build

Run tests (with coverage!)

npm test

Run linter

npm run lint

Test with MCP inspector

npm run inspect

Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

License

MIT © Yoni Goldberg

Links

Improvement ideas

  • coverage_file_summary returns nested properties also declared as flat
  • Start recording overrides other sessions files
  • Improve record naming - setSessionBaseline, getDiffSinceBaseline

-

PopNxに聞く