Test Coverage

Дайте AI-агентам кодирования мгновенные, эффективные по токенам данные о покрытии тестами LCOV. Предотвращайте регрессии, отслеживайте прогресс и улучшайте качество кода с помощью точного парсинга и бесшовной интеграции с Claude, Cursor и Copilot.

Инструменты разработчика Безопасность и тестирование Аналитика и мониторинг ★ 35 GitHub (35 ★)

AI-агенты для написания кода часто сталкиваются с трудностями при оценке влияния своих изменений на тестовое покрытие, что нередко приводит к регрессиям. Парсинг LCOV-файлов потребляет чрезмерное количество токенов, а самодельные скрипты ненадёжны. Этот сервер Model Context Protocol (MCP) напрямую решает эти проблемы, предоставляя агентам оперативную, надёжную и эффективную с точки зрения расхода токенов информацию о покрытии кода тестами. Он тщательно разбирает LCOV-файлы с помощью надёжного парсера производственного уровня, выдаёт сводку по покрытию как для всего проекта, так и для отдельных файлов, а также отслеживает базовый уровень для контроля прогресса в рамках сессии кодинга, позволяя агентам принимать взвешенные решения с учётом покрытия.

Ключевые особенности

01Интеграция с популярными AI-средами разработки (например, Claude Desktop, Cursor, GitHub Copilot)

02Отслеживание базового уровня для контроля прогресса покрытия в рамках сессии

03Эффективные по расходу токенов сводки о покрытии (<100 токенов)

04Информирование AI-агентов о покрытии тестами в реальном времени

05Точный парсинг LCOV-файлов производственного уровня

0635 звёзд на GitHub

Варианты использования

01Проверка общего покрытия тестами проекта перед началом новой разработки

02Отслеживание влияния кода и тестов, сгенерированных агентом, на покрытие в ходе сессии кодинга

03Проверка покрытия тестами конкретного файла или модуля после внесения изменений

Test Coverage MCP

Make your agents coverage-aware as they code for you

“Hey, I’m a coding agent. I just created flashy nifty feature… but oops, I downgraded the coverage 🤓. How could I know that?”

“Hey, I’m a testing agent. I was tasked to cover some code with testing, but how can I find which areas are not covered?😳”

Give your coding and testing agent eyes: MCP server that provides instant, reliable, token-efficient test coverage data for any programming language (LCOV based)

🚀 Just launched (November 2025) ! I spend great time these days on polishing this library. If you find this valuable, a ⭐ star helps signal to other developers that this project is worth their attention

The Problem

When AI coding agents work on your code without proper coverage tooling, they face three critical issues:

Coverage Blindness - They can't see if their changes improved or regressed test coverage
Token Waste - They burn thousands of tokens trying to parse massive LCOV files (some exceed 10 MB)
Unreliable Scripts - They improvise custom parsing scripts that often fail or produce incorrect results

The Solution

This MCP server solves all three problems by providing:

Coverage Awareness - Agents can check coverage anytime with a simple tool call
Token Efficiency - Get coverage summaries in <100 tokens instead of thousands
Accuracy - Production-grade LCOV parsing that handles all format variations
Baseline Tracking - Measure coverage progress within a session without keeping state in memory

Test Coverage: This project maintains 95% test coverage and we're targeting 100% soon.

Two Main Workflows

1. Query Coverage Summary

Ask for overall project coverage or coverage for specific files:

// Get overall project coverage
coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// Returns: { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }

// Get coverage for specific files
coverage_file_summary({
  lcovPath: "./coverage/lcov.info",
  filePath: "src/utils/parser.ts",
});
// Returns: { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }

2. Baseline Tracking for Session Progress

Establish a baseline at session start, then measure your progress:

// At session start - record current coverage as baseline
start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// Returns: "Recording started"

// ... agent writes code and tests ...

// Check coverage impact
get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// Returns: { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }

Why baseline tracking? Without it, agents would need to keep initial coverage in their stateful memory throughout the session, consuming valuable context window space.

Installation

npm install -g test-coverage-mcp

Configuration

Add this MCP server to your AI coding tool's configuration:

Claude Desktop (Claude Code)

macOS: Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: Edit %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

After updating, restart Claude Desktop.

Cursor IDE

Create or edit .cursor/mcp.json in your project root:

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

GitHub Copilot (VS Code)

Create or edit .vscode/mcp.json in your workspace:

{
  "servers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

Requires VS Code 1.99+ or Visual Studio 17.14+. Enterprise users need "MCP servers in Copilot" policy enabled.

Windsurf (Codeium IDE)

macOS: Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json Windows: Edit %APPDATA%\Codeium\Windsurf\mcp_config.json Linux: Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

Or use the GUI: Settings → Advanced Settings → Cascade → Add Server

Available Tools

`coverage_summary`

Get overall project coverage from an LCOV file.

Input:

{
  lcovPath?: string  // Optional. Defaults to "./coverage/lcov.info"
}

Output:

{
  linesCoveragePercentage: number,      // 0-100
  branchesCoveragePercentage: number    // 0-100
}

Example:

coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }

`coverage_file_summary`

Get coverage for a specific file.

Input:

{
  lcovPath?: string,  // Optional. Defaults to "./coverage/lcov.info"
  filePath: string    // Required. Path to the file
}

Output:

{
  path: string,
  linesCoveragePercentage: number,      // 0-100
  branchesCoveragePercentage: number    // 0-100
}

Example:

coverage_file_summary({
  lcovPath: "./coverage/lcov.info",
  filePath: "src/utils/parser.ts",
});
// { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }

`start_recording`

Record current coverage as a baseline for later comparison.

Input:

{
  lcovPath: string; // Required. Path to LCOV file to record
}

Output:

"Recording started";

Example:

start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// "Recording started"

`get_diff_since_start`

Compare current coverage against the recorded baseline.

Input:

{
  lcovPath: string; // Required. Path to current LCOV file
}

Output:

{
  linesPercentageImpact: number,      // Positive = improvement, negative = regression
  branchesPercentageImpact: number    // Positive = improvement, negative = regression
}

Example:

get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }

Usage Examples

Example 1: Check Coverage Before Starting Work

Agent: "Let me check the current test coverage before I start working"
[Uses coverage_summary tool]
Agent: "Current coverage is 87.5% lines and 82.1% branches. I'll aim to maintain or improve this."

Example 2: Track Coverage Impact During Development

Agent: "I'll record the baseline coverage first"
[Uses start_recording tool]

Agent: "Now I'll add the new authentication feature with tests"
[Writes code and tests]

Agent: "Let me check the coverage impact"
[Uses get_diff_since_start tool]
Agent: "Great! Coverage increased by 2.3% for lines and 1.8% for branches."

Example 3: Verify Specific File Coverage

Agent: "Let me check coverage for the file I just modified"
[Uses coverage_file_summary with filePath: "src/auth/validator.ts"]
Agent: "The validator.ts file now has 95% line coverage and 92% branch coverage."

How It Works

This MCP server:

Parses LCOV files using a production-grade parser that handles all LCOV format variations
Calculates coverage percentages for overall project or individual files
Stores baselines in a temporary directory for session-based tracking
Returns compact JSON responses that consume minimal tokens

LCOV Format Support

This server supports all standard LCOV file formats, including:

Files with summary sections (SF:, end_of_record)
Files with line-by-line data only (DA: entries)
Files with branch coverage data (BRDA:, BRF:, BRH:)
Mixed formats within the same file

Troubleshooting

"LCOV file not found"

Ensure you've run your test suite with coverage enabled first
Check that the path to your LCOV file is correct (relative paths are resolved from current working directory)
Default path is ./coverage/lcov.info

"No coverage data found for file"

Verify the file path matches exactly as it appears in the LCOV file
Some test frameworks use absolute paths, others use relative paths

"No baseline recording found"

You must call start_recording before calling get_diff_since_start
Baselines are stored in temporary storage and cleared when the system restarts

Development

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Run tests (with coverage!)
npm test

# Run linter
npm run lint

# Test with MCP inspector
npm run inspect

Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

License

MIT © Yoni Goldberg

Improvement ideas

coverage_file_summary returns nested properties also declared as flat
Start recording overrides other sessions files
Improve record naming - setSessionBaseline, getDiffSinceBaseline

Test Coverage MCP

MCP-сервер, который даёт AI-агентам (кодинг, тестирование) возможность видеть и отслеживать покрытие кода тестами. Работает с LCOV-файлами любого языка программирования.

Проблема

Слепота к покрытию: агенты не видят, улучшили или ухудшили они покрытие.
Трата токенов: разбор больших LCOV-файлов (до 10+ МБ) сжигает тысячи токенов.
Ненадёжные скрипты: самодельные парсеры часто ошибаются.

Решение

Осведомлённость: агент может запросить покрытие в любой момент одним вызовом инструмента.
Эффективность: ответ занимает <100 токенов.
Точность: промышленный парсер LCOV.
Базовые линии: можно зафиксировать текущее покрытие и отслеживать изменения в сессии без хранения состояния в памяти.

Установка

npm install -g test-coverage-mcp

Настройка

Добавьте сервер в конфигурацию вашего AI-инструмента.

Claude Desktop (Claude Code)

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

После обновления перезапустите Claude Desktop.

Cursor IDE

Создайте или отредактируйте .cursor/mcp.json в корне проекта:

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

GitHub Copilot (VS Code)

Создайте или отредактируйте .vscode/mcp.json в рабочей области:

{
  "servers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

Требуется VS Code 1.99+ или Visual Studio 17.14+. Корпоративным пользователям нужно включить политику "MCP servers in Copilot".

Windsurf (Codeium IDE)

macOS: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json Windows: %APPDATA%\Codeium\Windsurf\mcp_config.json Linux: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "test-coverage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "test-coverage-mcp"]
    }
  }
}

Или через GUI: Settings → Advanced Settings → Cascade → Add Server.

Доступные инструменты

`coverage_summary`

Общее покрытие проекта из LCOV-файла.

Вход: { lcovPath?: string } (по умолчанию "./coverage/lcov.info") Выход: { linesCoveragePercentage: number, branchesCoveragePercentage: number }

Пример:

coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" })
// { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }

`coverage_file_summary`

Покрытие для конкретного файла.

Вход: { lcovPath?: string, filePath: string } Выход: { path: string, linesCoveragePercentage: number, branchesCoveragePercentage: number }

Пример:

coverage_file_summary({
  lcovPath: "./coverage/lcov.info",
  filePath: "src/utils/parser.ts"
})
// { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }

`start_recording`

Зафиксировать текущее покрытие как базовую линию для последующего сравнения.

Вход: { lcovPath: string } Выход: "Recording started"

Пример:

start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" })
// "Recording started"

`get_diff_since_start`

Сравнить текущее покрытие с записанной базовой линией.

Вход: { lcovPath: string } Выход: { linesPercentageImpact: number, branchesPercentageImpact: number } (положительное — улучшение, отрицательное — регресс)

Пример:

get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" })
// { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }

Примеры использования

Проверка покрытия перед началом работы

Агент запрашивает coverage_summary, видит текущие 87.5% строк и 82.1% ветвей, и ставит цель не ухудшить их.

Отслеживание влияния во время разработки

Агент вызывает start_recording, пишет код и тесты, затем get_diff_since_start — и видит, что покрытие выросло на 2.3% по строкам и 1.8% по ветвям.

Проверка конкретного файла

После модификации src/auth/validator.ts агент вызывает coverage_file_summary и получает 95% строк и 92% ветвей.

Как это работает

Парсит LCOV-файлы промышленным парсером, поддерживающим все вариации формата.
Вычисляет проценты покрытия для проекта или отдельных файлов.
Хранит базовые линии во временной директории для отслеживания в рамках сессии.
Возвращает компактные JSON-ответы, экономящие токены.

Поддержка форматов LCOV

Файлы с секциями сводок (SF:, end_of_record).
Файлы с построчными данными (DA:).
Файлы с данными о покрытии ветвей (BRDA:, BRF:, BRH:).
Смешанные форматы в одном файле.

Устранение неполадок

"LCOV file not found": убедитесь, что тесты запущены с покрытием, и путь к LCOV-файлу корректен (по умолчанию ./coverage/lcov.info).
"No coverage data found for file": проверьте, что путь к файлу в точности совпадает с тем, что указан в LCOV-файле (некоторые фреймворки используют абсолютные пути, другие — относительные).
"No baseline recording found": сначала вызовите start_recording. Базовые линии хранятся во временном хранилище и очищаются при перезапуске системы.

Разработка

# Установка зависимостей
npm install

# Сборка
npm run build

# Запуск тестов (с покрытием!)
npm test

# Линтер
npm run lint

# Тестирование с MCP inspector
npm run inspect

Лицензия

Ссылки

Источник: https://mcpmarket.com/server/test-coverage

Ключевые особенности

Варианты использования

Test Coverage MCP

The Problem

The Solution

Two Main Workflows

1. Query Coverage Summary

2. Baseline Tracking for Session Progress

Installation

Configuration

Claude Desktop (Claude Code)

Cursor IDE

GitHub Copilot (VS Code)

Windsurf (Codeium IDE)

Available Tools

coverage_summary

coverage_file_summary

start_recording

get_diff_since_start

Usage Examples

Example 1: Check Coverage Before Starting Work

Example 2: Track Coverage Impact During Development

Example 3: Verify Specific File Coverage

How It Works

LCOV Format Support

Troubleshooting

"LCOV file not found"

"No coverage data found for file"

"No baseline recording found"

Development

Contributing

License

Links

Improvement ideas

Test Coverage MCP

Проблема

Решение

Установка

Настройка

Claude Desktop (Claude Code)

Cursor IDE

GitHub Copilot (VS Code)

Windsurf (Codeium IDE)

Доступные инструменты

coverage_summary

coverage_file_summary

start_recording

get_diff_since_start

Примеры использования

Проверка покрытия перед началом работы

Отслеживание влияния во время разработки

Проверка конкретного файла

Как это работает

Поддержка форматов LCOV

Устранение неполадок

Разработка

Лицензия

Ссылки

Что такое Test Coverage (MCP) и для кого он предназначен?

Как Test Coverage эффективно обрабатывает файлы LCOV?

Какую пользу это приносит AI-агентам кодирования?

Какие среды AI-кодирования поддерживаются?

Могу ли я отслеживать прогресс покрытия в течение сессии кодирования?

Coverage Summary

Parameters

Coverage File Summary

Parameters

Start Recording

Parameters

Get Diff Since Start

Parameters

Комментарии

`coverage_summary`

`coverage_file_summary`

`start_recording`

`get_diff_since_start`

`coverage_summary`

`coverage_file_summary`

`start_recording`

`get_diff_since_start`