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WHartTest 是基于 Django 5.2 + DRF 与现代大模型技术打造的 AI 驱动智能测试平台。平台采用前后端分离的 Monorepo 架构,由 6 个子项目组成(Django 后端、Vue 前端、UI 自动化执行器、MCP 工具服务、Agent 技能库、在线文档编辑器),聚合自然语言理解、知识库检索与嵌入搜索能力,结合 LangChain/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、管理与执行,为测试团队提供完整的智能测试管理解决方案。
详细文档请访问:https://docs.wharttest.mgdaas.cn:4430/
# 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(以下两种方式二选一)
# 方式一:使用部署脚本(推荐,支持镜像源择优)
./run_compose.sh
# 方式二:直接使用 docker-compose
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。
如果你使用仓库自带脚本部署,现在启动后会先让你在“远程拉镜像”和“本地构建镜像”之间二选一:
./run_compose.sh
⚠️ 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。
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。
- 加群获取最新更新信息及SKill。
qq群:
- 8xxxxxxxx0(已满)
- 1017708746
鉴于 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。 WHartTest - AI驱动测试用例生成,让测试更智能,让开发更高效!
