KI-Agenten im Einsatz: neue Effizienz mit QF-Test 11 durch KI und MCP

In diesem Webinar zeigen wir Ihnen, wie QF-Test 11 KI direkt in Ihren Testalltag integriert. Von KI-Anweisungen in einzelnen Testschritten bis hin zum automatischen Generieren umfassender Testfälle.

Außerdem demonstrieren wir, wie Sie QF-Test über den neuen MCP-Server mit externen KI-Agenten wie Claude Code oder GitHub Copilot verbinden – und damit beliebige Anwendungen für agentische Workflows fit machen.

Materialien

• Präsentation (.pdf)
• Demo-Suiten (.zip)

Zusammenfassung

KI in QF-Test

QF-Test unterstützt unter anderem die Generierung von Testdaten, die Generierung von Testsuiten und KI-Anweisungen. Dabei verfolgt QF-Test den Bring Your Own Model-Ansatz: Unternehmen können selbst entscheiden, welches KI-Modell sie verwenden. So lassen sich beispielsweise Datenflüsse kontrollieren, indem firmeninterne oder selbst gehostete Modelle eingesetzt werden. Auch die Kosten können durch die freie Wahl des Modells angepasst werden.

KI-Modelle verbinden

Zu Beginn wird die KI-Unterstützung in QF-Test eingerichtet. Dabei können auch CLI-Tools eingebunden werden, wobei viele Konfigurationswerte automatisch ermittelt werden können.

KI-Testdaten

Anhand der KI-Datengenerierung wird zunächst die konfigurierte KI-Integration überprüft. Aus einem Benutzer-Prompt und einem vorgegebenen System-Prompt erzeugt QF-Test Testdaten, beispielsweise in Form einer Tabelle.

Die verwendeten Prompts lassen sich nachvollziehen und anpassen. So kann etwa vorgegeben werden, dass die generierten Daten nach Möglichkeit französisch sein sollen.

KI-Suitegenerierung

Mit der KI-Suitegenerierung lässt sich aus einer Beschreibung ein Testentwurf erstellen. Dabei werden der Benutzer-Prompt und ein vordefinierter System-Prompt kombiniert.

Als Beispiel wird eine Testsuite für eine Swing-Anwendung erzeugt. Die KI erhält beispielsweise die Anweisung:

Generiere Tests, um die Funktionsweise des 5%-Rabatt-Buttons zu testen. Bleibe im „Fahrzeuge“-Tab und öffne keine Dialoge über das Menü.

QF-Test erstellt daraus unter anderem eine Testbeschreibung und einen Testplan. Wo möglich, sollten die von der KI erzeugten Schritte in reguläre QF-Test-Knoten umgewandelt werden; die KI kann dabei gegebenenfalls als Fallback eingesetzt werden.

KI-Anweisungen

KI-Anweisungen ermöglichen es, QF-Test während der Testausführung Aufgaben in natürlicher Sprache zu übergeben, beispielsweise:

Öffne den Info-Dialog der Anwendung.

Dabei kommen interne MCP-Tools zum Einsatz. Die Ausführung und die verwendeten Tools lassen sich im Protokoll nachvollziehen.

QF-Test als Werkzeug für KI: MCP

Der zweite Schwerpunkt ist die umgekehrte Richtung: Nicht nur QF-Test kann KI nutzen, sondern KI-Anwendungen können auch auf Funktionen von QF-Test zugreifen.

Dafür stellt QF-Test seine Fähigkeiten – etwa Komponentenerkennung und die Steuerung von Benutzeroberflächen – über MCP (Model Context Protocol) zur Verfügung. QF-Test dient dabei als Baukasten, mit dem sich für beliebige Anwendungen eigene MCP-Tools definieren lassen.

Beispiel: Schach

Anhand einer einfachen Schachanwendung wird gezeigt, wie sich QF-Test und eine KI kombinieren lassen. Das Schachbrett besitzt keine eigene Spiellogik, die Figuren können jedoch über QF-Test bewegt werden.

Zunächst kann die KI mehrere Züge berechnen. Anschließend wird die aktuelle Position an eine externe API übergeben, der berechnete Zug zurückgegeben und von QF-Test ausgeführt. Das funktioniert, ist bei einer direkten KI-Steuerung allerdings relativ tokenintensiv.

Im nächsten Schritt werden die vorhandenen QF-Test-Prozeduren als MCP-Tools verfügbar gemacht. Dazu werden unter anderem die Funktionen zum Bewegen einer Figur, zum Berechnen des nächsten Zugs, zum Starten der Schachanwendung und zum Zurücksetzen des Schachbretts als Tools beschrieben.

Damit kann eine externe KI die Funktionen gezielt aufrufen und beispielsweise selbst entscheiden, wann sie einen neuen Zug berechnet oder eine Figur bewegt.

MCP-Tools selbst definieren

Die Definition eigener Tools erfolgt direkt in QF-Test. Prozeduren können mit entsprechenden MCP-Annotationen versehen und mit einer Beschreibung sowie Parametern und Rückgabewerten dokumentiert werden.

Anschließend wird die so erstellte MCP-Suite in QF-Test eingebunden. Eine KI-Anwendung wie Claude kann über den MCP-Server auf die bereitgestellten Tools zugreifen und diese während einer Unterhaltung verwenden.

Beispiel: Windows-Taschenrechner

Zum Abschluss wird das Konzept auf eine andere Anwendung übertragen. Für den Windows-Taschenrechner wird zunächst eine normale QF-Test-Sequenz aufgezeichnet:

1. Zahl eingeben
2. Plus drücken
3. zweite Zahl eingeben
4. Gleichheitszeichen drücken
5. Ergebnis auslesen

Diese Funktion wird anschließend als MCP-Tool veröffentlicht. Eine KI kann dadurch beispielsweise den QF-Test-Taschenrechner verwenden, um zwei einstellige Zahlen zu addieren und das Ergebnis zurückzugeben.

Wird anschließend ein absichtlich falsches Ergebnis erwartet, lässt sich demonstrieren, wie QF-Test den daraus entstehenden Fehler erkennt und protokolliert.

Der MCP-Server kann dabei nicht nur interaktiv, sondern auch im Batch-Modus betrieben werden.

Fazit

QF-Test 11 verbindet KI und automatisiertes Testen in beide Richtungen: KI kann innerhalb von QF-Test bei der Erstellung von Testdaten, Testsuiten und Testschritten unterstützen. Gleichzeitig kann QF-Test über MCP seine Fähigkeiten als Werkzeugsammlung für externe KI-Anwendungen bereitstellen.

Damit lassen sich bestehende QF-Test-Funktionen nutzen, um KI-gesteuerte Interaktionen mit praktisch beliebigen Anwendungen zu ermöglichen.