Bruno MCP Server 是一款 MCP 服务器，旨在让 AI 模型能够利用 Bruno 执行 API 测试。它充当 AI 模型和 Bruno 之间的桥梁，通过标准化的 MCP 接口，AI 模型可以调用 Bruno CLI 运行 API 测试集合，并获取详细的测试结果，包括总体成功/失败状态、测试摘要（总数、通过、失败）、详细的失败信息以及执行时间。

该服务器支持环境文件和环境变量，允许 AI 模型在不同的配置下运行测试。开发者可以通过 Smithery 自动安装，或者手动安装并配置到 Claude Desktop 中。通过 run-collection 工具，AI 模型可以指定 Bruno 集合的路径，并获得结构化的 JSON 响应，方便 AI 模型进行分析和总结。Bruno MCP Server 的核心价值在于使 AI 模型能够自动化 API 测试流程，并验证 API 的正确性，从而提高软件开发的效率和质量。

Bruno集合执行与验证

Bruno MCP Server 的核心功能是允许 AI 模型通过 Bruno CLI 执行 Bruno 集合，从而实现 API 测试和验证。它充当 AI 模型和 Bruno 之间的桥梁，使 AI 模型能够利用 Bruno 的 API 测试能力。该服务器接收来自 AI 模型的指令，例如运行特定 Bruno 集合的请求，然后调用 Bruno CLI 执行这些集合。执行过程中，可以指定环境变量和环境文件，以满足不同的测试需求。执行完成后，服务器会将详细的测试结果以标准化的 MCP 格式返回给 AI 模型，包括总体成功/失败状态、测试摘要（总数、通过数、失败数）、详细的失败信息以及执行时间。

例如，AI 模型可以指示 Bruno MCP Server 运行一个包含用户身份验证流程的 Bruno 集合，并验证 API 是否正确处理了各种身份验证场景。服务器将执行该集合，并返回一个包含所有测试结果的报告，AI 模型可以根据这些结果判断 API 的身份验证功能是否正常。

标准化测试结果反馈

Bruno MCP Server 提供标准化且详细的测试结果，这对于 AI 模型理解和利用测试结果至关重要。返回的结果包括总体成功/失败状态，测试摘要（总数、通过数、失败数），详细的失败信息以及执行时间。这种结构化的数据格式使得 AI 模型能够轻松地解析和分析测试结果，从而做出相应的决策。例如，如果测试结果显示某个 API 的响应时间过长，AI 模型可以建议优化该 API 的性能。

具体来说，返回的 JSON 格式数据包含了 success 字段，指示测试是否总体成功；summary 字段，提供了测试的统计信息；failures 字段，包含了详细的失败信息，例如失败的测试用例名称和错误信息；timings 字段，记录了测试的开始时间、完成时间和持续时间。这种详细的测试结果反馈机制，使得 AI 模型能够全面了解 API 的运行状况。

环境配置与变量支持

Bruno MCP Server 支持环境文件和环境变量，这使得 AI 模型能够灵活地配置测试环境，以满足不同的测试需求。通过指定环境文件，AI 模型可以轻松地切换不同的测试环境，例如开发环境、测试环境和生产环境。通过设置环境变量，AI 模型可以动态地配置测试参数，例如 API 密钥、数据库连接字符串等。这种灵活的配置机制使得 AI 模型能够更好地模拟真实的应用场景，从而提高测试的准确性和可靠性。

例如，AI 模型可以指示 Bruno MCP Server 使用一个包含生产环境配置的环境文件来运行一个 Bruno 集合，并设置一个环境变量来指定 API 密钥。服务器将使用这些配置信息来执行测试，并返回测试结果。这种灵活的配置机制使得 AI 模型能够轻松地测试 API 在不同环境下的运行状况。

集成优势

Bruno MCP Server 通过 Smithery 提供自动安装方式，简化了集成过程。用户可以通过简单的命令行指令，将 Bruno MCP Server 集成到 Claude Desktop 等客户端中。此外，手动安装方式也提供了灵活性，允许用户根据自己的需求进行定制化安装。集成的关键在于正确配置 Claude Desktop 的配置文件，将 Bruno MCP Server 添加到 mcpServers 列表中，并指定执行命令和参数。这种简化的集成过程降低了使用 Bruno MCP Server 的门槛，使得更多的开发者能够轻松地利用其 API 测试能力。