# k6-mcp

**Repository Path**: chang-xinping/k6-mcp

## Basic Information

- **Project Name**: k6-mcp
- **Description**: 开发自测神器：一键压测、发现慢 SQL、验证并发能力。让 AI 帮你做性能测试，开发阶段就发现问题，别等上线炸了才知道！
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 27
- **Forks**: 8
- **Created**: 2025-12-26
- **Last Updated**: 2026-01-04

## Categories & Tags

**Categories**: MCP

**Tags**: None

## README

# K6-MCP

> 🚀 **让 AI 帮你做性能测试** —— 开发阶段就发现慢 SQL、接口瓶颈，别等上线炸了才知道！

## 😱 你是否遇到过这些问题？

- 测试环境跑得好好的，一上生产就卡死？
- 突然来了个大客户，数据量一上去接口就超时？
- 上线后才发现慢 SQL，紧急加班优化？
- 想做压测但不会写 K6 脚本？

**K6-MCP 就是来解决这些问题的！**

## ✨ 核心价值

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  开发阶段就发现问题，而不是等上线后被用户发现！               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  📋 复制 cURL → 🤖 AI 自动压测 → 📊 发现瓶颈 → 🔧 立即优化   │
│                                                             │
│  ✅ 不用学 K6 脚本语法                                       │
│  ✅ 不用手动配置参数                                         │
│  ✅ AI 帮你分析结果、定位问题                                 │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 📸 效果展示

### 批量接口压测

![批量压测](photo/1.png)

*一次压测多个接口，实时监控进度*

### 性能对比报告

![性能报告](photo/2.png)

*自动发现慢接口，对比分析性能差异*

### AI 代码分析

![AI分析](photo/3.png)

*AI 分析代码问题，给出优化建议*

---

## 🎯 典型场景

### 场景一：发现慢 SQL

```
你: 压测一下用户列表接口
    [从浏览器复制 cURL]

AI: 执行压测...
    ⚠️ 平均响应 800ms，P95 达到 2.3s
    
    分析代码发现：
    → 查询 users 表没有使用索引
    → 建议添加 idx_created_at 索引
    
你: 加完索引了，再测一次

AI: 执行压测...
    ✅ 平均响应 45ms，P95 89ms
    性能提升 17 倍！
```

### 场景二：数据量梯度测试

```
你: 测试订单导出接口，数据量从 1 万到 10 万

AI: [造数据] 插入 1 万条订单
    [压测] 平均 1.2s ✅
    
    [造数据] 增加到 5 万条
    [压测] 平均 5.8s ⚠️
    
    [造数据] 增加到 10 万条
    [压测] 超时失败 ❌
    
    结论：数据量超过 5 万需要改用异步导出
```

### 场景三：并发能力验证

```
你: 这个接口能抗多少并发？

AI: [10 并发] 平均 50ms ✅
    [50 并发] 平均 120ms ✅
    [100 并发] 平均 350ms ⚠️ 开始变慢
    [200 并发] 错误率 15% ❌
    
    结论：当前配置最大承载约 100 并发
    建议：增加数据库连接池或加缓存
```

## 📦 安装

### 1. 安装 K6

```bash
# macOS
brew install k6

# Windows
choco install k6

# Linux
sudo apt install k6
```

### 2. 安装 K6-MCP

```bash
pip install k6-mcp
```

### 3. 配置 Cursor

编辑 `~/.cursor/mcp.json`：

```json
{
  "mcpServers": {
    "k6": {
      "command": "k6-mcp"
    }
  }
}
```

重启 Cursor，完成！

## 🚀 使用方式

### 方式一：快速压测（最简单）

浏览器 F12 → Network → 右键请求 → Copy as cURL → 发给 AI

```
你: 压测这个接口，10 并发 30 秒
    curl 'https://api.example.com/users' -H 'Authorization: xxx'

AI: ✅ 平均 89ms，成功率 100%，RPS 98.5
```

### 方式二：结合 MySQL MCP（推荐）

配置 MySQL MCP 后，AI 可以：
- 📊 查看数据库数据量
- 🔧 自动造测试数据
- 🔄 每个请求用不同参数（避免缓存）
- 🔍 分析慢查询原因

```json
{
  "mcpServers": {
    "k6": {
      "command": "k6-mcp"
    },
    "mysql": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@benborger/mcp-server-mysql"],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_USER": "root",
        "MYSQL_PASSWORD": "password",
        "MYSQL_DATABASE": "your_db"
      }
    }
  }
}
```

**完整流程**：

```
你: 压测用户详情接口，测一下不同数据量的性能

AI: [读代码] 接口查询 users 表
    [MySQL] 当前数据量：1,234 条
    [MySQL] 造数据到 1 万条
    [MySQL] 取 500 个随机 ID 作为测试参数
    [K6] 压测（每个请求查不同用户）
    
    📊 结果：
    1 万数据：平均 45ms ✅
    5 万数据：平均 180ms ⚠️
    10 万数据：平均 650ms ❌
    
    🔍 分析：
    随着数据量增加，响应时间线性增长
    查看代码发现 SELECT * 全表扫描
    
    💡 建议：
    1. 添加 WHERE 条件的索引
    2. 只查询需要的字段
    3. 增加分页限制
```

## 🛠 可用工具

| 工具 | 说明 |
|------|------|
| `quick_test` | 快速压测，传 cURL 直接执行 |
| `data_driven_test` | 数据驱动压测，每个请求不同参数 |
| `long_test` | 长耗时接口测试（导出/报表） |
| `save_api` | 保存常用接口，一键复测 |
| `compare_baseline` | 对比优化前后性能 |
| `analyze_result` | AI 分析压测结果 |

## 📊 压测指标说明

| 指标 | 含义 | 参考值 |
|------|------|--------|
| **平均响应** | 所有请求的平均耗时 | < 200ms 优秀 |
| **P95** | 95% 的请求在这个时间内完成 | < 500ms 可接受 |
| **成功率** | 请求成功的比例 | > 99% 正常 |
| **RPS** | 每秒处理的请求数 | 越高越好 |

## ⚠️ 注意事项

- 生产环境压测请用低并发（5-10），避免影响线上服务
- 本地/测试环境可以放心压测
- 单机并发上限约 100-500，更大规模需要 K6 Cloud

## 🔗 链接

- **源码**: https://gitee.com/chang-xinping/k6-mcp
- **问题反馈**: https://gitee.com/chang-xinping/k6-mcp/issues

## 📄 License

MIT