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。
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
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
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