要在本地测试模型上下文协议 (MCP) 服务器，首先要建立一个尽可能接近生产环境的可控环境。 使用本地开发服务器实例，并确保数据库或缓存系统等依赖项已容器化（例如，通过 Docker）以隔离测试。 使用 pytest (Python) 或 Mocha (JavaScript) 等框架为各个 API 端点编写单元测试，验证请求处理、响应格式和错误条件。 例如，测试服务器在收到无效 JSON 时是否返回 400 错误，或者在输入有效时是否返回包含正确数据的 200 响应。 模拟外部服务或数据库以避免副作用，并确保测试快速且可重复运行。
接下来，通过模拟客户端-服务器交互来执行集成测试。 创建一个测试客户端，将请求发送到本地 MCP 服务器并验证端到端行为。 例如，如果 MCP 服务器处理模型推理请求，则发送包含样本输入数据的有效负载，并检查响应是否与预期的输出结构匹配。 使用 Postman 或 curl 等工具进行手动测试，或者使用脚本（例如 Bash 或 Python）自动执行工作流程。 监控日志和指标以识别瓶颈或意外行为，例如负载下的响应时间过慢。 此外，测试边缘情况，例如大型有效负载或高并发，以发现资源泄漏或性能问题。 例如，使用 Apache Bench (ab) 或 Locust 模拟多个客户端并测量服务器如何处理 100 多个并发请求。
最后，验证 MCP 特有的协议特定功能，例如上下文管理或会话持久性。 如果协议需要跨请求维护状态（例如，跟踪对话历史记录），请编写测试来验证状态是否已正确存储和更新。 例如，发送一系列带有增量上下文的请求，并检查服务器的响应是否反映了累积的数据。 如果 MCP 服务器与外部 API 交互，则使用 WireMock 等工具来模拟依赖的服务。 此外，通过发送未经授权的请求或超出允许的配额来测试安全措施，例如身份验证令牌或速率限制。 为了进行彻底的验证，将测试集成到 CI/CD 管道中（例如，GitHub Actions 或 GitLab CI）以在代码更改时自动运行测试，确保尽早发现回归。