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解决的问题

消除了编写和维护脆弱的端到端（E2E）测试代码（如 Page Objects 或 XPath 选择器）的需求。取而代之的是，允许 AI 代理通过自然语言与正在运行的应用程序交互，从而在无需手动编写脚本的情况下，跨多个平台实现自主测试、缺陷发现和 UI 探索。

工作原理

该项目提供 MCP（模型上下文协议）服务器和 SDK，将 AI 代理（如 Claude、Cursor 或 Copilot）直接连接到应用程序的运行时环境。它不依赖昂贵的截图，而是使用浏览器的可访问性树（Accessibility Tree）为 AI 提供页面的紧凑语义摘要，将令牌使用量降低 87%–99%。随后，代理可通过 MCP 服务器或 HTTP REST API 执行各种工具，如点击、输入和滚动等操作。

适用人群

希望使用 AI 代理而非传统测试框架，在移动、Web 和桌面平台自动化应用测试的开发人员和 QA 工程师。

主要亮点

• 多平台支持：支持 10 个平台，包括 Flutter、React Native、Electron、Tauri、Android、iOS、Web 和 .NET MAUI。
• AI 原生集成：完全兼容支持 MCP 的代理，如 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 和 VSCode Copilot。
• 令牌高效：使用语义化可访问性树而非图像，降低 LLM 成本并提升理解能力。
• 丰富工具集：提供超过 250 个工具，涵盖交互、视觉回归、网络模拟、API 测试和可访问性审计。
• 高性能：通过直接运行时通信，点击等操作可在 1–2ms 内完成。