要为模型上下文协议 (MCP) 工具和资源编写单元测试，首先要隔离系统的各个组件，并在特定条件下验证它们的行为。 重点测试 MCP 组件的核心逻辑 - 例如配置解析、数据验证、资源分配和协议特定操作 - 而不依赖外部系统。 使用像 pytest 或 unittest 这样的测试框架来构建你的测试，并使用 mocking 库（例如 unittest.mock）来模拟数据库或外部 API 等依赖项。 例如，如果你的 MCP 工具处理模型配置文件，请编写测试来验证无效配置是否会触发适当的错误，或者有效配置是否能正确初始化模型参数。
一个实际的例子是测试配置加载器。 假设你的 MCP 工具读取 YAML 文件来设置模型的训练参数。 创建一个测试，传递一个 YAML 片段，其中缺少必需的字段（例如，learning_rate），并断言加载器引发 ValidationError。 另一个测试可以验证格式正确的文件是否能准确地填充配置对象。 类似地，如果你的 MCP 管理计算资源，请编写测试来检查系统如何处理 GPU 分配失败等情况。 例如，模拟 GPU 可用性检查以返回 False，并验证该工具是否回退到 CPU 模式或引发清晰的错误。 这些测试确保每个组件在正常情况和边缘情况下都能按预期运行。
采用最佳实践来维护有效的测试。 首先，构建测试以覆盖每个函数的输入、输出和错误条件。 使用 fixtures 来重用设置代码，例如预定义有效的/无效的配置模板。 其次，优先考虑确定性测试 - 避免依赖外部服务或随机性。 例如，如果你的 MCP 工具生成唯一的资源 ID，请 mock ID 生成器以返回固定值以进行可预测的断言。 最后，将测试集成到你的 CI/CD 管道中，以便尽早发现回归。 像 coverage.py 这样的工具可以帮助识别未测试的代码路径。 通过系统地验证每个 MCP 组件的逻辑和交互，你将建立对系统在更新过程中可靠运行的信心。