# WHartTest
**Repository Path**: szwnba/wharttest
## Basic Information
- **Project Name**: WHartTest
- **Description**: 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 LangChain 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。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 18
- **Created**: 2026-03-11
- **Last Updated**: 2026-03-11
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# WHartTest - AI驱动的智能测试用例生成平台
## 项目简介
WHartTest 是一个基于 Django REST Framework 构建的AI驱动测试自动化平台,核心功能是通过AI智能生成测试用例。平台集成了 LangChain、MCP(Model Context Protocol)工具调用、项目管理、需求评审、测试用例管理以及先进的知识库管理和文档理解功能。利用大语言模型和多种嵌入服务(OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等)的能力,自动化生成高质量的测试用例,并结合知识库提供更精准的测试辅助,为测试团队提供一个完整的智能测试管理解决方案。
## 文档
详细文档请访问:https://mgdaaslab.github.io/WHartTest/
## 快速开始
### ./ai_install.sh 部署(AI智能部署)
注意!!!win环境需要在 Open Git Bash hrre 中打开
```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/MGdaasLab/WHartTest.git
cd WHartTest
# 2. 准备配置(配置大模型的url和key还有模型)
cp .env.example .env
# 3. 一键启动(与 AI 对话,帮你智能部署)
./ai_install.sh
# 4. 访问系统
# http://localhost:8913 (admin/admin123456)
```
### Docker 部署(推荐 - 开箱即用)
```bash
# 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
# http://localhost:8913 (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。
> ⚠️ **生产环境提示**:请登录后台删除默认API Key并创建新的安全密钥。详见 [快速启动指南](./docs/QUICK_START.md)
详细的部署说明请参考:
- [快速启动指南](./docs/QUICK_START.md) - **推荐新用户阅读**
- [GitHub 自动构建部署指南](./docs/github-docker-deployment.md)
- [完整部署文档](https://mgdaaslab.github.io/WHartTest/)
## 页面展示
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## 贡献指南
1. Fork 项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 创建 Pull Request
## 联系方式
如有问题或建议,请通过以下方式联系:
- 提交 Issue
- 项目讨论区
- 添加微信时请备注github,拉你进微信群聊。
qq群:
1. 8xxxxxxxx0(已满)
2. 1017708746
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## 【重要安全警示】关于 v1.4.0 版本 Skills 权限及部署安全的声明
鉴于 v1.4.0 版本中 Skills 模块具备较高的系统执行权限,为了保障您的数据与环境安全,我们做出以下严正提示:
部署建议:强烈建议仅在内网环境或受信任的私有网络中部署使用。
访问控制:切勿将服务直接暴露于公网(Public Internet),或授予任何未经身份验证及不可信人员访问权限。
免责声明:本项目(WHartTest)仅供学习与研究使用。用户需自行承担因违规部署(如开放公网、未做鉴权等)所导致的一切安全风险与后果。对于因不当配置引发的数据泄露、服务器被入侵等安全事故,WHartTest 团队不承担任何法律及连带责任。