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报告门户MCP服务器
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MCP工具

报告门户MCP服务器

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:reportportal-mcp-server
⭐ 21 Stars 🍴 23 Forks 💻 Go 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpgoreportportal
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,报告门户MCP服务器 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

报告门户MCP服务器 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 报告门户MCP服务器,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。报告门户MCP服务器 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 报告门户MCP服务器 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

报告门户MCP服务器 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 21
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
23

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

报告门户MCP服务器 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/reportportal/reportportal-mcp-server

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "----mcp---": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "reportportal-mcp-server"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 报告门户MCP服务器 执行以下任务...
Claude: [自动调用 报告门户MCP服务器 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "____mcp___": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "reportportal-mcp-server"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 95/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

Build Status Go Report Card License

Features

The ReportPortal MCP server provides a comprehensive set of capabilities for interacting with ReportPortal:

Prerequisites

Before setting up the MCP server, you need the following information from your ReportPortal instance:

Prerequisites

  • Go 1.24.4 or later
  • A ReportPortal instance

Dependencies

Run task deps to install Go dependencies:

task deps

Installation

There are two ways to connect to the ReportPortal MCP Server: 1. Locally - via Docker (recommended) or using pre-built binaries. 2. Connecting to a remote MCP server (when the server is already deployed)

Each of these methods is suitable for any LLM provider.

Local installation

The configurations below use the default stdio mode (MCP_MODE=stdio), which is the correct choice for all local AI tool integrations. To run the server in HTTP mode instead, add MCP_MODE=http to the env block (see the For developers section for details).

Via Docker (recommended)

The MCP server is available on the official ReportPortal's DockerHub.

Configuration:

{
  "reportportal": {
    "command": "docker",
    "args": [
      "run",
      "-i",
      "--rm",
      "-e",
      "RP_API_TOKEN",
      "-e",
      "RP_HOST",
      "-e",
      "RP_PROJECT",
      "reportportal/mcp-server"
    ],
    "env": {
      "RP_API_TOKEN": "your-api-token",
      "RP_HOST": "https://your-reportportal-instance.com",
      "RP_PROJECT": "YourProjectKeyFromReportPortal"
    }
  }
}

Using pre-built binaries

The OS pre-built binaries can be downloaded from the official releases on GitHub.

Configuration:

{
  "reportportal": {
    "command": "/path/to/reportportal-mcp-server-binary",
    "args": ["stdio"],
    "env": {
      "RP_API_TOKEN": "your-api-token",
      "RP_HOST": "https://your-reportportal-instance.com",
      "RP_PROJECT": "YourProjectKeyFromReportPortal"
    }
  }
}

AI Tool Setup

Choose your favourite AI Tool to connect.

Building from Source

```bash

Build the binary

go build -o reportportal-mcp-server ./cmd/reportportal-mcp-server ```

This creates an executable called reportportal-mcp-server.

Build

task build

Build with Docker

task docker:build

Verifying Your Setup

2. Verify Remote MCP Server (if using remote deployment)

If connecting to a remote MCP server, verify it's accessible:

Via Browser:

http://your-mcp-server-host:port/

Should return server information and available endpoints.

Via curl (GET request):

```bash

Docker Issues

Problem: Docker container exits immediately

Solutions: 1. Check container logs: docker logs <container-name> 2. Verify all required environment variables are set 3. Ensure environment variable values don't have syntax errors 4. Check Docker has permission to access the network

Problem: "docker: command not found"

Solutions: 1. Install Docker Desktop for your OS 2. Verify Docker is running: docker --version 3. For Linux, add user to docker group: sudo usermod -aG docker $USER

Example Queries (Natural Language)

Here are some real-world examples of what you might ask your AI after setup (the assistant's response will be drawn from ReportPortal data):

  • "List the 5 most recent test launches." – returns a paginated list of recent test runs with names and statuses.
  • "What tests failed in the latest run?" – shows failed test items for the most recent launch.
  • "Show me details of launch with ID 119000." – retrieves a specific launch directly by its ID without pagination.
  • "Show me details of launch with number 1234." – fetches information (ID, name, description, stats) for that specific launch.
  • "Run quality gate on launch 12345." – executes quality gate analysis to verify if launch meets defined quality criteria.
  • "Run an analysis on launch ABC." – triggers the ReportPortal's auto-analysis to summarize results and failures for launch "ABC".
  • "Finish the running launch with ID 4321." – forces a currently running test launch to stop.
  • "Show me the top five 500-level errors in the last hour" - lists the top 5 such errors from the recent test results.
  • "Import this JUnit XML report into project 'my_project' using the junit plugin." – uploads the provided report file to ReportPortal and creates a new launch from it.

Each query above corresponds to a "tool" provided by the MCP server, but you just phrase it naturally. The AI will invoke the correct command behind the scenes. These features let you query and manage your test reports in many ways through simple chat interactions.

Project Key (`RP_PROJECT`) — Optional

This value is optional. When set, it defines the default project key used for all requests; individual tools can still override it per call via the projectKey argument.

The project key is the unique project identifier within the ReportPortal instance, do not use the project display name as project key. Find this on the ReportPortal general settings page:

https://your-rp-instance.com/ui/#organizations/{your-organization}/projects/{your_project}/settings/general

Configuration

The server needs to know where your ReportPortal is and how to authenticate. Set these environment variables in your shell:

For stdio mode (default):

VariableDescriptionRequired
RP_HOSTThe URL of your ReportPortal installation (e.g. https://myreportportal.example.com)Yes
RP_PROJECTYour default project key in ReportPortal (unique project identifier within the ReportPortal instance, e.g. myorganization_myproject)No
RP_API_TOKENYour ReportPortal API token (for access)Yes

For HTTP mode:

Set MCP_MODE=http and configure the following: - RP_HOST: Required - The URL of your ReportPortal - RP_PROJECT: Optional - Your default project key (unique project identifier within the ReportPortal instance) - MCP_SERVER_PORT: Optional - HTTP server port (default: 8080) - MCP_SERVER_HOST: Optional - HTTP bind host (default: empty) - Authentication tokens must be passed per-request via Authorization: Bearer <token> header - RP_API_TOKEN environment variable is not used in HTTP mode

Example for stdio mode:

export RP_HOST="https://your-reportportal-instance.com"
export RP_PROJECT="YourProjectKeyFromReportPortal"
export RP_API_TOKEN="your-api-token"
./reportportal-mcp-server

Example for HTTP mode:

```bash export MCP_MODE=http export RP_HOST="https://your-reportportal-instance.com" export RP_PROJECT="YourProjectKeyFromReportPortal" export MCP_SERVER_PORT=8080 ./reportportal-mcp-server

Configuration Issues

Problem: "Environment variable not set"

Solutions: 1. Verify variable names are correct: RP_HOST, RP_PROJECT, RP_API_TOKEN 2. For Docker, check -e flags are specified correctly 3. For binary, export variables in the same shell session 4. Use echo $VAR_NAME (Linux/Mac) or $env:VAR_NAME (PowerShell) to verify

Problem: "Invalid JSON" configuration errors

Solutions: 1. Validate JSON syntax using a JSON validator 2. Remove trailing commas in JSON objects 3. Ensure all strings are properly quoted 4. Check for comments (JSON doesn't support comments) 5. Verify escape characters in paths (use \\ in Windows paths)

API Token (`RP_API_TOKEN`)

You can get an API token from your ReportPortal Profile or generate a new one. Security Note: Never commit tokens to version control or share them publicly.

HTTP API Endpoints

When running in HTTP mode (MCP_MODE=http), the server exposes the following endpoints:

MCP Endpoints (for tool calls and MCP protocol)

  • POST /mcp - Main MCP endpoint for JSON-RPC requests
  • POST /api/mcp - Alternative MCP endpoint (same functionality)
  • GET /mcp - SSE (Server-Sent Events) stream endpoint for MCP protocol
  • GET /api/mcp - Alternative SSE stream endpoint

Important: POST requests must be sent to /mcp or /api/mcp, not to the root endpoint /.

Request Format:

All MCP requests must follow the JSON-RPC 2.0 specification:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "id": 1,
  "params": {
    "name": "get_launches",
    "arguments": {
      "filter-cnt-name": "test",
      "page": 1,
      "page-size": 10
    }
  }
}

Example Request:

curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-reportportal-token" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "id": 1,
    "params": {
      "name": "get_launches",
      "arguments": {
        "page": 1,
        "page-size": 10
      }
    }
  }'

Information Endpoints (GET only)

  • GET / - Root endpoint, returns server information and available endpoints
  • GET /health - Health check endpoint
  • GET /info - Server information and configuration
  • GET /api/status - Server status (same as /info)
  • GET /metrics - Analytics metrics (if analytics enabled)

Note: The root endpoint / only accepts GET requests. POST requests to / will return a 404 error. Use /mcp or /api/mcp for MCP protocol requests.

Test API access with your token

curl -H "Authorization: Bearer your-api-token" \ https://your-reportportal-instance.com/api/v1/YourProjectKey/launch


**Via PowerShell:**
powershell

Test API access

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer your-api-token" } Invoke-RestMethod -Uri "https://your-reportportal-instance.com/api/v1/YourProjectKey/launch" -Headers $headers ```

Expected Results: - HTTP 200 OK response - Valid JSON response with launch data (if project has launches) - No authentication errors (401) or forbidden errors (403)

Test MCP endpoint with JSON-RPC request

curl -X POST http://your-mcp-server-host:port/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer your-api-token" \ -H "X-Project: YourProjectKey" \ -d '{ "jsonrpc": "2.0", "method": "tools/list", "id": 1 }'


**Via PowerShell:**
powershell

Test MCP endpoint

$headers = @{ "Content-Type" = "application/json" "Authorization" = "Bearer your-api-token" "X-Project" = "YourProjectKey" } $body = @{ jsonrpc = "2.0" method = "tools/list" id = 1 } | ConvertTo-Json

Invoke-RestMethod -Uri "http://your-mcp-server-host:port/mcp" -Method Post -Headers $headers -Body $body


**Via ping (network connectivity only):**
bash ping your-mcp-server-host ```

Expected Results: - Server responds to health checks - /info returns server configuration - MCP endpoint returns list of available tools - No connection refused or timeout errors

3. Verify MCP Server Integration

After configuration, verify the AI assistant can communicate with the MCP server:

Step 1: Check Available Tools

Ask your AI assistant:

"What ReportPortal tools are available?"

Expected response: A list of 31 tools including launches, test items, analysis tools, TMS tools, etc.

Step 2: Test Basic Query

Try a simple query:

"List the 5 most recent test launches"

Expected response: A formatted list of recent launches with names, statuses, and timestamps.

Step 3: Check Server Logs

Monitor logs to verify requests are being processed:

Docker:

```bash

AI Assistant Integration Issues

Problem: AI assistant doesn't recognize MCP server

Solutions: 1. Verify configuration file syntax is valid JSON 2. Check configuration file is in the correct location 3. Restart the AI assistant after configuration changes 4. For Cursor/VS Code, check MCP extension is installed and enabled 5. Review AI assistant logs for error messages

Problem: Tools list is empty

Solutions: 1. Verify MCP server is running and accessible 2. Check server logs for startup errors 3. Ensure server mode matches client configuration (stdio vs HTTP) 4. For remote servers, verify URL ends with /mcp/

GitHub Copilot (In VS Code and JetBrains IDEs)

VS Code

  1. Install/update the GitHub Copilot plugin.
  2. Press Ctrl+P and type >mcp in the search bar and select MCP: Open User Configuration.
  3. That will open file mcp.json where you need to add a new MCP server entry that runs the ReportPortal MCP Server:

For local installation (Docker or binary):

Choose your preferred configuration from the Installation section and paste it inside the reportportal block.
{
  "servers": {
    "reportportal": {
      // paste your chosen configuration here
    }
  }
}

For remote server:

Note: The remote server must be deployed and running in HTTP mode before connecting.
{
  "servers": {
    "reportportal": {
      "url": "http://your-mcp-server-host:port/mcp/",
      "requestInit": {
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer ${RP_API_TOKEN}",
          "X-Project": "YourProjectKeyFromReportPortal"
        }
      }
    }
  }
}

Documentation: VS Code Copilot Guide.

JetBrains IDEs

  1. Install/update the GitHub Copilot plugin.
  2. Click GitHub Copilot icon in the status bar → Edit Settings → Model Context Protocol → Configure.
  3. Add configuration:

For local installation (Docker or binary):

Choose your preferred configuration from the Installation section and paste it inside the reportportal block.
{
  "servers": {
    "reportportal": {
      // paste your chosen configuration here
    }
  }
}

For remote server:

Note: The remote server must be deployed and running in HTTP mode before connecting.
{
  "servers": {
    "reportportal": {
      "url": "http://your-mcp-server-host:port/mcp/",
      "requestInit": {
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer ${RP_API_TOKEN}",
          "X-Project": "YourProjectKeyFromReportPortal"
        }
      }
    }
  }
}
  1. Press Ctrl + S or Command + S to save, or close the mcp.json file. The configuration should take effect immediately and restart all the MCP servers defined. You can restart the IDE if needed.

Documentation: JetBrains Copilot Guide.

Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-01
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

reportportal-mcp-server 是一个专为 ReportPortal 设计的 MCP (Model Context Protocol) 服务端实现。它通过 MCP 协议将 ReportPortal 的强大测试分析能力引入 AI 助手,让开发者能够通过自然语言直接与测试数据进行交互,实现智能化的测试结果查询与分析。

⚡ 功能介绍

该 MCP server 为用户提供了与 ReportPortal 深度交互的全方位能力。通过集成,AI 助手可以调用一系列工具来检索测试��动记录 (launches)、查询测试项详情 (test items)、执行自动化分析,并支持与 TMS (测试管理系统) 工具链的协同工作,极大提升了测试数据的获取效率。

📋 环境依赖

在部署 MCP server 之前,请确保您的开发环境已安装 Go 1.24.4 或更高版本。此外,您必须拥有一个可正常访问的 ReportPortal 实例,并准备好相应的访问凭证,以便 server 能够成功连接并获取测试数据。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以根据使用场景选择不同的安装方式:1. 本地部署(推荐):使用 Docker 运行,这是最便捷且隔离性最好的方式;也可以使用预编译的二进制文件。2. 远程连接:如果 MCP server 已在远程环境部署,您可以直接连接到远程服务。对于本地 AI 工具集成,建议使用默认的 stdio 模式(设置 MCP_MODE=stdio)。

🚀 使用教程

配置完成后,您可以直接使用自然语言向 AI 助手提问。例如,您可以询问“最近 5 次测试启动的状态是什么?”或“在最近一次运行中哪些测试失败了?”。AI 助手会根据您的指令,自动调用 ReportPortal 的数据并生成易于理解的响应,无需手动编写复杂的查询语句。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

在使用过程中,您需要通过环境变量进行身份验证与配置。对于 stdio 模式,请在 shell 中设置必要的环境变量。如果需要指定特定的项目,可以配置 RP_PROJECT 参数(注意:必须使用 ReportPortal 实例中的唯一项目标识符,而非显示名称)。请务必确保配置信息的安全性。

🔌 API 说明

当服务器以 HTTP 模式(MCP_MODE=http)运行时,它会暴露一系列 API 端点。这包括用于 JSON-RPC 请求的 POST /mcp 端点,以及支持 SSE (Server-Sent Events) 的 GET /mcp 端点。开发者可以通过携带 RP_API_TOKEN 的 curl 命令或 PowerShell 命令来测试 API 的访问权限。

🔄 工作流/模块

完成配置后,请务必验证 MCP server 的集成状态。您可以通过询问 AI 助手“有哪些 ReportPortal 工具可用?”来检查。如果集成成功,AI 助手应当能列出包括 launches、test items 及分析工具在内的 31 个可用工具列表,从而确认通信链路已完全打通。

❓ FAQ 摘要

如果在集成过程中遇到问题,请参考故障排除指南。常见的场景包括 AI 助手无法识别 MCP server,这通常与配置文件语法错误、路径不正确或 AI 客户端(如 Cursor/VS Code)未启用 MCP 扩展有关。建议在修改配置后重启 AI 助手以确保更改生效。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-01

高质量的开源MCP工具,使用go语言开发

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:reportportal-mcp-server 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

reportportal-mcp-server 是一款Go开发的AI辅助工具。开源MCP工具:MCP server for ReportPortal。⭐21 · Go 主要应用场景包括:报告门户MCP服务器核心使用场景。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:报告门户MCP服务器 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

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✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 报告门户MCP服务器
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🌐 原始信息
原始名称 reportportal-mcp-server
原始描述 开源MCP工具:MCP server for ReportPortal。⭐21 · Go
Topics mcpgoreportportal
GitHub https://github.com/reportportal/reportportal-mcp-server
License Apache-2.0
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/reportportal/reportportal-mcp-server 🌐 官方网站  https://hub.docker.com/r/reportportal/mcp-server

收录时间:2026-06-01 · 更新时间:2026-06-01 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。