AI测试开源项目：WHartTest - AI 驱动的智能测试用例生成平台

番茄炒土豆 · 2025年11月25日 · 54 次阅读

项目介绍

WHartTest 是基于 Django REST Framework 与现代大模型技术打造的 AI 驱动测试自动化平台。平台聚合自然语言理解、知识库检索与嵌入搜索能力，结合 LangGraph 与 MCP（Model Context Protocol） 工具调用，实现从需求到可执行测试用例的自动化生成与管理，帮助测试团队提升效率与覆盖率。

功能介绍

🤖 AI 智能测试用例生成

AI 生成的测试用例自动保存和管理，基于大语言模型的智能测试用例自动生成
支持多种 LLM 供应商（OpenAI、Anthropic、Claude 等），可灵活配置
通过 MCP 工具调用，实现测试用例的智能分析和生成，支持自定义工具集
自然语言描述转换为结构化测试用例，结合知识库提升准确性
支持测试步骤、预期结果的自动生成，并可进行 AI 辅助优化
支持多种嵌入服务（OpenAI、Azure OpenAI、Ollama 等），增强语义理解
用例导出功能（Excel 格式），支持直接导入 MeterSphere 平台

💬 智能对话系统

基于 LangChain 和 LangGraph 的 AI 对话功能
支持流式响应和聊天历史管理
与测试用例生成深度集成

📋 项目管理

多项目支持，实现数据隔离
基于角色的权限控制（Owner、Admin、Member）
项目成员管理和权限分配
项目级别的资源访问控制

🔧 MCP 工具集成

支持多种 MCP 传输方式（目前不支持 stdio，仅支持 HTTP、SSE）
远程 MCP 服务器连接
工具调用日志和监控
与 AI 测试用例生成系统深度集成
提供测试用例生成专用工具集

🧠 知识库管理

支持创建和管理多个知识库，基于项目隔离
文档导入与自动分片、向量化处理（支持 PDF, DOCX, TXT 等多种格式）
多种嵌入服务支持：OpenAI、Azure OpenAI、Ollama
基于语义的高效检索和相似度匹配
与 AI 对话和测试用例生成深度集成，提供上下文感知能力
知识库内容管理与更新 # 如何部署

一、下载、克隆项目

Github 地址：https://github.com/MGdaasLab/WHartTest

Gitee 地址：https://gitee.com/mgdaas-lab/wharttest

项目文档地址：WHartTest

快速开始

Docker 部署（推荐 - 开箱即用）

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/MGdaasLab/WHartTest.git
cd WHartTest

# 2. 准备配置（使用默认配置，包含自动生成的API Key）
cp .env.example .env

# 3. 一键启动（自动拉取预构建镜像）
docker-compose up -d

# 4. 访问系统
# 前端：http://localhost:8913
# 后台：http://localhost:8912/admin (admin/admin123456)

就这么简单！ 系统会自动创建默认 API Key，MCP 服务开箱即用。