ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Cucumberstudio

โดย HeroSizyรุ่น 1.2.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.HeroSizy/cucumberstudio

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for Cucumber Studio - test scenarios, action words, and execution data

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cucumberstudio -- npx -y cucumberstudio-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub HeroSizy ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32655 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 32655 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32655 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cucumberstudio ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.2) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SuperCollider

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

SuperCollider

โดย Tok

Make sound with SuperCollider: synths, drums, chords, melodies and soundscapes over OSC.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Cucumber Studio MCP Server

*Vibe Coded with Claude Code and Pu-Er 🍵*

A Model Context Protocol (MCP) server that provides LLM access to Cucumber Studio's testing platform. This server enables AI assistants to retrieve test scenarios, action words, test runs, and project information from Cucumber Studio.

Features

  • Dual Transport Support - STDIO and Streamable HTTP transports with session management
  • Project Management - List and retrieve project details
  • Scenario Access - Browse test scenarios and search by tags
  • Action Words - Access reusable test steps and definitions
  • Test Execution - View test runs, executions, and build information
  • Hot Reload Development - Instant server restart on file changes with tsx --watch
  • Configurable Logging - Structured logging with multiple output destinations
  • Comprehensive Error Handling - Robust error handling with detailed feedback
  • Type Safety - Full TypeScript implementation with Zod validation
  • Comprehensive Testing - 82%+ test coverage with Vitest and MSW

Installation

Desktop Extension (MCPB) Installation

The easiest way to use this MCP server is as a Desktop Extension:

  1. Download Extension: Get the latest .mcpb file from the releases page (automatically built from each release)
  2. Install Extension: Import the extension in your compatible AI desktop application
  3. Configure Credentials: Set up your Cucumber Studio API credentials through the extension settings:
  • Access Token: Your Cucumber Studio API access token
  • Client ID: Your Cucumber Studio client ID
  • User ID: Your Cucumber Studio user ID

The extension will automatically handle the MCP server setup and communication.

Quick Start (Command Line)

Run directly with npx (no installation required):

npx cucumberstudio-mcp

Set your environment variables first:

export CUCUMBERSTUDIO_ACCESS_TOKEN="your_token"

export CUCUMBERSTUDIO_CLIENT_ID="your_client_id" export CUCUMBERSTUDIO_UID="your_uid"

Development Installation
  1. Clone the repository:
git clone https://github.com/HeroSizy/cucumberstudio-mcp.git

cd cucumberstudio-mcp

  1. Install dependencies:
npm install
  1. Set up environment variables:
cp .env.example .env

Edit .env with your Cucumber Studio API credentials

  1. Build the server:
npm run build

Docker Support

Using Pre-built Image (Recommended)

Run the official Docker image from Docker Hub:

# With environment file

docker run --env-file .env herosizy/cucumberstudio-mcp

With environment variables

docker run -e CUCUMBERSTUDIO_ACCESS_TOKEN=your_token \ -e CUCUMBERSTUDIO_CLIENT_ID=your_client_id \ -e CUCUMBERSTUDIO_UID=your_uid \ herosizy/cucumberstudio-mcp

Using Docker Compose
  1. Set up environment variables:
cp .env.example .env

Edit .env with your Cucumber Studio API credentials

  1. Update docker-compose.yml to use the pre-built image:
version: '3.8'

services: cucumberstudio-mcp: image: herosizy/cucumberstudio-mcp env_file:

  • .env restart: unless-stopped ports:
  • "${MCP_PORT:-3000}:3000"
  1. Run with Docker Compose:
docker-compose up
Building Locally
  1. Build the image:
npm run docker:build
  1. Run the container:
npm run docker:run

The Docker setup includes health checks and automatic restarts for production use. The multi-stage build process creates optimized production images with only runtime dependencies (~150MB).

Configuration

The server requires Cucumber Studio API credentials. Get these from your Cucumber Studio account settings:

Required Environment Variables
  • CUCUMBERSTUDIO_ACCESS_TOKEN - Your API access token
  • CUCUMBERSTUDIO_CLIENT_ID - Your client ID
  • CUCUMBERSTUDIO_UID - Your user ID
Optional Configuration
  • CUCUMBERSTUDIO_BASE_URL - API base URL (default: https://studio.cucumberstudio.com/api)
  • MCP_TRANSPORT - Transport type: stdio (default), http, or streamable-http
  • MCP_PORT - HTTP transport port (default: 3000)
  • MCP_HOST - HTTP transport host (default: 0.0.0.0)
  • MCP_CORS_ORIGIN - CORS origin setting (default: true)
Logging Configuration
  • LOG_LEVEL - Log level: error, warn, info, debug, trace (default: info)
  • LOG_API_RESPONSES - Log Cucumber Studio API responses (default: false)
  • LOG_REQUEST_BODIES - Log API request bodies for debugging (default: false)
  • LOG_RESPONSE_BODIES - Log API response bodies for debugging (default: false)
  • LOG_TRANSPORT - Logging output: console, stderr, file, none (default: stderr)
  • LOG_FILE - Log file path (required if LOG_TRANSPORT=file)

Usage

Transport Options

The server supports both STDIO and HTTP transports:

STDIO Transport (Default)
# Development

npm run dev

Production

npm start

HTTP Transport
# Development

npm run dev:http

Production

npm run start:http

Using with MCP Clients
Desktop Extension (Recommended)

Import the .mcpb extension file directly into your compatible AI desktop application. The extension handles all configuration through its settings interface.

Manual MCP Configuration

For manual MCP client configuration:

Option 1: NPX (Recommended)
{

"mcpServers": { "cucumberstudio": { "command": "npx", "args": ["cucumberstudio-mcp"], "env": { "CUCUMBERSTUDIO_ACCESS_TOKEN": "your_token", "CUCUMBERSTUDIO_CLIENT_ID": "your_client_id", "CUCUMBERSTUDIO_UID": "your_uid" } } } }

Option 2: Local Installation
{

"mcpServers": { "cucumberstudio": { "command": "node", "args": ["/path/to/cucumberstudio-mcp/build/index.js"], "env": { "CUCUMBERSTUDIO_ACCESS_TOKEN": "your_token", "CUCUMBERSTUDIO_CLIENT_ID": "your_client_id", "CUCUMBERSTUDIO_UID": "your_uid" } } } }

Option 3: Docker Hub Image
{

"mcpServers": { "cucumberstudio": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "--env-file", "/path/to/.env", "herosizy/cucumberstudio-mcp"] } } }

Option 4: Local Docker Build
{

"mcpServers": { "cucumberstudio": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "--env-file", "/path/to/.env", "cucumberstudio-mcp"] } } }

Available Tools

Project Tools
  • cucumberstudio_list_projects - List all accessible projects
  • cucumberstudio_get_project - Get detailed project information
Scenario Tools
  • cucumberstudio_list_scenarios - List scenarios in a project
  • cucumberstudio_get_scenario - Get detailed scenario information
  • cucumberstudio_find_scenarios_by_tags - Find scenarios by tags
Action Word Tools
  • cucumberstudio_list_action_words - List reusable action words
  • cucumberstudio_get_action_word - Get detailed action word information
  • cucumberstudio_find_action_words_by_tags - Find action words by tags
Test Execution Tools
  • cucumberstudio_list_test_runs - List test runs
  • cucumberstudio_get_test_run - Get detailed test run information
  • cucumberstudio_get_test_executions - Get individual test results
  • cucumberstudio_list_builds - List builds
  • cucumberstudio_get_build - Get build details
  • cucumberstudio_list_execution_environments - List execution environments

Development

Hot Reload Development

The server supports hot reload for rapid development:

# STDIO transport with hot reload

npm run dev

HTTP transport with hot reload

npm run dev:http

Files are automatically recompiled and the server restarts when changes are detected.

Testing and Quality
# Install dependencies

npm install

Run type checking

npm run typecheck

Run linting

npm run lint

Build for production

npm run build

Run tests

npm test

Run tests in watch mode

npm run test:watch

Run tests with coverage (82%+ coverage)

npm run test:coverage

Run tests with UI

npm run test:ui

Build Options
# Production build (default) - optimized for size, no .d.ts/.js.map files

npm run build

Development build - includes source maps and type declarations for debugging

npm run build:dev

MCPB Extension Development
# Validate manifest.json

npm run mcpb:validate

Build complete MCPB extension for local testing (optimized production build)

npm run mcpb:build

Check info about built extension

npm run mcpb:info

Clean up build artifacts

npm run mcpb:clean

Architecture

The server is built with a modular, production-ready architecture:

Core Technologies
  • TypeScript - Full type safety with strict configuration
  • Dual Transports - STDIO for local use, Streamable HTTP for remote access
  • Zod - Runtime validation for API inputs and configuration
  • Axios - HTTP client with comprehensive error handling and logging
  • MCP SDK - Official Model Context Protocol implementation
  • Express - HTTP server with CORS, security middleware, and session management
  • Vitest - Modern testing framework with 82%+ code coverage
  • MSW - Mock Service Worker for realistic API testing
Key Features
  • Session Management - HTTP transport with session tracking and cleanup
  • Comprehensive Logging - Structured logging with configurable outputs and levels
  • Error Handling - Robust error handling with detailed feedback and recovery
  • Security - Origin validation, CORS protection, and input sanitization
  • Health Monitoring - Health check endpoints and request/response tracking
  • Development Workflow - Hot reload, comprehensive testing, and Docker support

Testing

The project includes comprehensive test coverage:

# Run all tests

npm test

Run tests with coverage report

npm run test:coverage

Run tests in watch mode (for development)

npm run test:watch

Test coverage includes:

  • Unit tests for all modules
  • Integration tests for the MCP server
  • Transport layer testing
  • API client mocking and testing
  • Configuration validation
  • Error handling scenarios

Publishing and Releases

This project uses automated releases via GitHub Actions. When a version tag is pushed, it automatically:

  1. Runs full test suite - Ensures code quality and coverage
  2. Publishes to NPM - Makes the package available via npx cucumberstudio-mcp
  3. Builds and publishes Docker image - Pushes multi-platform images to Docker Hub
  4. Creates GitHub release - Generates release notes and links
Creating a Release
  1. Update the version in package.json:
npm version patch|minor|major
  1. Push the tag to trigger the release:
git push origin --tags
  1. T

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx