Before you begin testing your MCP server, it's important to understand the available tools and best practices for debugging.
Effective testing ensures your server behaves as expected and helps you quickly identify and resolve issues.
The following section outlines recommended approaches for validating your MCP implementation.
This lesson covers how to select the right testing approach and the most effective testing tool.
By the end of this lesson, you will be able to:
MCP provides tools to help you test and debug your servers:
We've described the usage of this tool in previous lessons but let's talk about it a bit at high level.
It's a tool built in Node.js and you can use it by calling the npx executable which will download and install the tool itself temporarily and will clean itself up once it's done running your request.
The MCP Inspector helps you:
A typical run of the tool looks like so:
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
The above command starts an MCP and its visual interface and launches a local web interface in your browser.
You can expect to see a dashboard displaying your registered MCP servers, their available tools, resources, and prompts.
The interface allows you to interactively test tool execution, inspect server metadata, and view real-time responses, making it easier to validate and debug your MCP server implementations.
Here's what it can look like: !Inspector
You can also run this tool in CLI mode in which case you add --cli attribute.
Here's an example of running the tool in "CLI" mode which lists all the tools on the server:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node build/index.js --method tools/list
Apart from running the inspector tool to test server capabilities, another similar approach is to run a client capable of using HTTP lik for example curl.
With curl, you can test MCP servers directly using HTTP requests:
# Example: Test server metadata
curl http://localhost:3000/v1/metadata
# Example: Execute a tool
curl -X POST http://localhost:3000/v1/tools/execute \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "calculator", "parameters": {"expression": "2+2"}}'
As you can see from above usage of curl, you use a POST request to invoke a tool using a payload consisting of the tools name and its parameters.
Use the approach that fits you best.
CLI tools in general tends to be faster to use and lends themselves to be scripted which can be useful in a CI/CD environment.
Create unit tests for your tools and resources to ensure they work as expected. Here's some example testing code.
import pytest
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.shared.memory import (
create_connected_server_and_client_session as create_session,
)
# Mark the whole module for async tests
pytestmark = pytest.mark.anyio
async def test_list_tools_cursor_parameter():
"""Test that the cursor parameter is accepted for list_tools.
Note: FastMCP doesn't currently implement pagination, so this test
only verifies that the cursor parameter is accepted by the client.
"""
server = FastMCP("test")
# Create a couple of test tools
@server.tool(name="test_tool_1")
async def test_tool_1() -> str:
"""First test tool"""
return "Result 1"
@server.tool(name="test_tool_2")
async def test_tool_2() -> str:
"""Second test tool"""
return "Result 2"
async with create_session(server._mcp_server) as client_session:
# Test without cursor parameter (omitted)
result1 = await client_session.list_tools()
assert len(result1.tools) == 2
# Test with cursor=None
result2 = await client_session.list_tools(cursor=None)
assert len(result2.tools) == 2
# Test with cursor as string
result3 = await client_session.list_tools(cursor="some_cursor_value")
assert len(result3.tools) == 2
# Test with empty string cursor
result4 = await client_session.list_tools(cursor="")
assert len(result4.tools) == 2
The preceding code does the following:
assert statement to check that certain conditions are fulfilled.Have a look at the full file here
Given the above file, you can test your own server to ensure capabilities are created as they should.
All major SDKs have similar testing sections so you can adjust to your chosen runtime.
MCP 서버 테스트를 시작하기 전에, 사용 가능한 도구와 디버깅을 위한 모범 사례를 이해하는 것이 중요합니다. 효과적인 테스트는 서버가 예상대로 작동하는지 확인하고 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다. 다음 섹션에서는 MCP 구현을 검증하기 위한 권장 접근 방식을 설명합니다.
이 수업에서는 올바른 테스트 접근 방식을 선택하는 방법과 가장 효과적인 테스트 도구를 다룹니다.
이 수업을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다:
MCP는 서버 테스트 및 디버깅을 돕는 도구를 제공합니다:
이 도구의 사용법은 이전 수업에서 설명했지만, 여기서는 간략히 말씀드리겠습니다.
이 도구는 Node.js로 만들어졌으며 npx 실행 파일을 호출하여 사용할 수 있습니다. npx는 도구를 일시적으로 다운로드 및 설치하고, 요청 실행이 완료되면 자동으로 정리합니다.
도구를 실행하는 일반적인 방법은 다음과 같습니다:
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
위 명령어는 MCP 및 시각적 인터페이스를 시작하고 브라우저에서 로컬 웹 인터페이스를 실행합니다. 등록된 MCP 서버, 사용 가능한 도구, 리소스 및 프롬프트가 표시되는 대시보드가 나타납니다. 이 인터페이스를 통해 도구 실행을 대화식으로 테스트하고, 서버 메타데이터를 검사하며, 실시간 응답을 볼 수 있으므로 MCP 서버 구현을 검증하고 디버깅하기가 쉽습니다.
다음은 화면 예시입니다: !Inspector
또한 --cli 속성을 추가하여 CLI 모드로도 이 도구를 실행할 수 있습니다. 다음은 서버의 모든 도구를 나열하는 "CLI" 모드에서 도구를 실행하는 예입니다:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node build/index.js --method tools/list
서버 기능 테스트를 위해 Inspector 도구를 실행하는 것 이외에도, curl과 같이 HTTP를 사용할 수 있는 클라이언트를 실행하는 유사한 방법이 있습니다.
curl을 사용하면 MCP 서버를 HTTP 요청으로 직접 테스트할 수 있습니다:
# 예: 테스트 서버 메타데이터
curl http://localhost:3000/v1/metadata
# 예: 도구 실행
curl -X POST http://localhost:3000/v1/tools/execute \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "calculator", "parameters": {"expression": "2+2"}}'
위 curl 사용 예에서 보듯이, 도구 이름과 매개변수로 구성된 페이로드를 사용하여 POST 요청으로 도구를 호출합니다. 자신에게 가장 적합한 방법을 사용하세요. 일반적으로 CLI 도구는 사용 속도가 빠르고 스크립트 작성에 적합하여 CI/CD 환경에서 유용할 수 있습니다.
도구와 리소스가 기대한 대로 작동하는지 확인하기 위해 단위 테스트를 작성하세요. 다음은 일부 테스트 예제 코드입니다.
import pytest
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.shared.memory import (
create_connected_server_and_client_session as create_session,
)
# 비동기 테스트를 위해 전체 모듈 표시
pytestmark = pytest.mark.anyio
async def test_list_tools_cursor_parameter():
"""Test that the cursor parameter is accepted for list_tools.
Note: FastMCP doesn't currently implement pagination, so this test
only verifies that the cursor parameter is accepted by the client.
"""
server = FastMCP("test")
# 몇 가지 테스트 도구 생성
@server.tool(name="test_tool_1")
async def test_tool_1() -> str:
"""First test tool"""
return "Result 1"
@server.tool(name="test_tool_2")
async def test_tool_2() -> str:
"""Second test tool"""
return "Result 2"
async with create_session(server._mcp_server) as client_session:
# 커서 매개변수 없이 테스트 (생략됨)
result1 = await client_session.list_tools()
assert len(result1.tools) == 2
# cursor=None으로 테스트
result2 = await client_session.list_tools(cursor=None)
assert len(result2.tools) == 2
# 문자열로서의 커서로 테스트
result3 = await client_session.list_tools(cursor="some_cursor_value")
assert len(result3.tools) == 2
# 빈 문자열 커서로 테스트
result4 = await client_session.list_tools(cursor="")
assert len(result4.tools) == 2
위 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다:
assert 문을 사용합니다.위 파일을 참고하여 자신의 서버가 예상대로 기능을 생성하는지 테스트할 수 있습니다.
모든 주요 SDK는 유사한 테스트 섹션을 가지고 있으므로 선택한 런타임에 맞게 조정할 수 있습니다.
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