📚 ProTestingInfo 🔷 Канал по тестированию 📚

Дальше будут еще подробнее посты с подключением.

Ответ от ИИ после того как подключила MCP:
Postman MCP Server успешно подключён в ваших настройках MCP.
Детали подключения:
Имя сервера: postman
Команда запуска: npx -y @postman/mcp-server
Тип: STDIO
Сервер появится в списке в открытой вкладке MCP Servers. После первого запуска npx автоматически скачает пакет и поднимет сервер.
Что теперь доступно:
Прямой доступ агента к вашим коллекциям, запросам, окружениям
Запуск коллекций и папок через агент
Массовые операции: обновление описаний, добавление тестов, реорганизация запросов
Работа с историей запусков
Можем сразу переходить к Блоку 1 из постановки — навести порядок в коллекции API task.

🔹 Что такое MCP?
Model Context Protocol — это протокол, который связывает ИИ-агента с внешними инструментами.
Упрощённо:
ИИ → MCP → Postman
Агент получает доступ к нужным инструментам Postman и может выполнять действия через них.
🔹 Вариант 1 — подключение прямо в Postman
В интерфейсе Postman можно создать MCP-подключение и выбрать способ транспорта: Local (STDIO) или Remote (SSE/HTTP).
После подключения Postman показывает доступные инструменты MCP.
🔹 Вариант 2 — ИИ управляет Postman
Можно подключить Postman MCP Server к Claude, Cursor и другим MCP-клиентам.
Для локального варианта используется npx, а доступ к Postman API передаётся через POSTMAN_API_KEY.
npm (Node Package Manager) — это стандартный менеджер пакетов для платформы Node.js, который устанавливает, обновляет и удаляет библиотеки, а npx (Node Package Execute) — это утилита для запуска пакетов без их постоянной установки в систему или проект

Postman официально поддерживает конфигурации Minimal, Code, Full и Learn. (Postman Docs)
Postman есть несколько наборов инструментов: Minimal, Code, Full и Learn.
Идея простая: подключать агенту только те инструменты, которые действительно нужны для конкретной задачи. Это помогает не перегружать контекст лишними инструментами.
Сохрани пост, чтобы вернуться к настройке позже, и подписывайся на @protestinginfo здесь простыми словами разбираются API, backend, Postman и AI-инструменты для QA.


Дальше будет про скиллы, практика и дойдём до вебинара

Присоединяйся к нельзяграму
Постепенно буду раскрывать эту тему пока на таких картинках, раскрывая тему глубже:

Представь: AI умеет анализировать требования, находить проблемы и генерировать идеи для тестов.

Но сам по себе он не получает доступ к Jira, GitHub, браузеру или базе данных.

И здесь появляется MCP — Model Context Protocol.

MCP — открытый стандарт, который задаёт единый способ взаимодействия AI-приложения с внешними системами.

MCP-сервер может предоставлять AI:

🔹 Tools — инструменты и действия
🔹 Resources — данные и контекст
🔹 Prompts — готовые шаблоны инструкций

А что это даёт QA?

🐞 Jira → прочитать задачу или создать баг
📚 Confluence → получить требования
🌐 Browser → открыть сайт и выполнить сценарий
💻 GitHub → посмотреть код или изменения
🗄 БД → получить данные для проверки

И тогда получается уже не просто:

«AI, подскажи, как протестировать эту фичу»

А, например:

«Проанализируй задачу → проверь данные → выполни сценарий → зафиксируй результат».

Но есть важный нюанс 👇

MCP НЕ превращает AI автоматически в автономного QA-инженера.

Он предоставляет стандартизированный способ взаимодействия с инструментами и данными.

Что именно AI сможет сделать, зависит от подключённых MCP-серверов, доступных инструментов и настроек доступа.

Главная мысль:
MCP не заменяет знания QA.
Он помогает AI перейти от простого разговора к взаимодействию с рабочими системами.
А значит, у QA появляется ещё один инструмент для автоматизации рутины и работы с информацией.

Сохрани пост, если хочешь разобраться, как MCP можно применять именно в тестировании.

Подписывайся на @protestinginfo здесь разбираю сложные AI- и QA-технологии простыми словами.
Ставь 🔥, если уже завтра продолжить❤️

Ссылка на все расширения - сохранить и использовать в работе

🚀 Открытый бесплатный курс для тестировщиков «Что под капотом у ИИ»


29 сентября в 21:00 мск стартует бесплатный курс «Что под капотом у ИИ» в @qa_road_channel

🧑‍🏫 Ведущие:
Дима Алексеев, Senior QA-аналитик @qa_road_channel
Александр Бугров, Senior QA Engineer, магистр компьютерной лингвистики LMU München, автор канала «Тестирование из первых рук» @qa_iz_pervyx_ruk


📌 Курс состоит из 6 блоков

1. История и термины
AI, ML, DL, LLM, предпосылки прорыва, пионеры отрасли
2. Как работает LLM
Токенизация, эмбеддинги, attention, вероятность и сэмплинг, reasoning-модели
3. LLM в использовании
Промптинг, prompt injection, галлюцинации, RAG, fine-tuning
4. Что такое AI-агент
Отличие от чата с LLM, типы агентов, цикл работы агента, инструменты и память
5. Практическое применение
Паттерны внедрения агентов, vibe coding, здоровье кодовой базы, данные из исследований
6. Итоговый разбор
Как всё пройденное работает вместе


🧑‍💻 Для всех, кто хочет разобраться, что происходит под капотом у современного ИИ

💎 Результат: понимание архитектуры LLM и агентов, а не просто "ИИ работает как-то там"

💡 Формат: живые созвоны с вопросами в прямом эфире. Запись будет. Бесплатно!

👉 Приходить будет на канале @qa_road_channel

🚀Старт 29 сентября в 21:00 мск, не пропусти!