Generieren, führen und reparieren Sie autonom Contract-, API-, gRPC- und asynchrone Messaging-Tests für verteilte Dienste in sicheren, ephemeren Sandboxes. Funktioniert in Ihrer IDE zusammen mit KI-Coding-Agenten über den TestSprite MCP Server.
Der erste vollständig autonome Test-Agent für Microservices – direkt in Ihrer IDE. Perfekt für KI-gesteuerte Teams, die verteilte Systeme bereitstellen.
TestSprite verwandelt instabile Microservice-Integrationen in zuverlässige, produktionsreife Releases. Erkennen Sie automatisch fehleranfällige Tests, fehlende Wiederholungsversuche, nicht-idempotente Handler und Contract-Drift bei REST, gRPC und Event-Streams – und beheben Sie dann die nicht-funktionale Testfragilität, ohne echte Defekte zu verschleiern.
Analysiert OpenAPI/Swagger, gRPC-Proto-Definitionen, asynchrone Schemas (Kafka/RabbitMQ/SQS) und sogar informelle PRDs, um die Service-Absicht abzuleiten. Normalisiert Anforderungen in ein strukturiertes internes PRD, sodass Tests validieren, was das System tun sollte – nicht nur, was es aktuell tut.
Generiert und führt End-to-End-Microservices-Tests für APIs, Message-Busse und Workflows durch: Contract-Prüfungen, Schemavalidierung, AuthN/Z, Timeouts, Wiederholungsversuche, Circuit Breaker, Datenkonsistenz und Grenzfälle unter realen Netzwerkbedingungen und Abhängigkeitsfehlern. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Liefert präzises, umsetzbares Feedback an Sie und Ihren Coding-Agenten (über MCP): fehlschlagende Contracts, Schema-Unterschiede, instabile Selektor-Wurzeln, Lücken bei Wiederholungs-/Backoff-Strategien und Empfehlungen zur Ausfallsicherheit. Der Agenten-Zyklus treibt die Selbstreparatur von fehleranfälligen Tests voran und leitet echte Fehlerbehebungen an – ohne dass Sie Testcode von Hand schreiben müssen.
Steigern Sie KI-generierten Microservice-Code von der Erfüllung von nur 42 % Ihrer Anforderungen auf die zuverlässige Bereitstellung von 93 % der Zielfunktionen – automatisch. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Jetzt mit dem Testen beginnenFühren Sie Microservice-Suites (Contracts, Health Checks, Canaries) automatisch nach Zeitplan erneut aus, um Regressionen und Drift bei APIs, gRPC und Nachrichten-Topics zu erkennen, bevor es Ihre Kunden tun.
Gruppieren und verwalten Sie kritische Microservice-Suites für schnelle Wiederholungen, wie z. B. Authentifizierungsabläufe, Bestell-Pipelines und Zahlungs-Sagas.
Bietet eine kostenlose Community-Version, die uns für jeden zugänglich macht.
Umfassendes Microservices-Testing für APIs, gRPC und asynchrones Messaging zur nahtlosen Validierung verteilter Systeme.
Schema-, Auth- und Contract-Validierung
Kafka/RabbitMQ/SQS-Workflows
Prüfungen der Abwärtskompatibilität
Gute Arbeit! Ziemlich cooles MCP vom TestSprite-Team! Bei Microservices hilft KI-Coding + KI-Testing, Contracts und Abläufe in Minuten zu validieren.
TestSprite bietet eine umfangreiche Testfallgenerierung und eine klare Struktur für unsere Services. Vertragsänderungen und Nachrichten-Workflows werden frühzeitig erkannt, mit schnell erweiterbaren Tests und einfachem Debugging.
Die Automatisierung unserer Microservices hat den manuellen QA-Aufwand erheblich reduziert. Entwickler finden und beheben Fehler früher – insbesondere Schema-Drift und Lücken in der Ausfallsicherheit.
Agentenbasiertes KI-Testen für Microservices ist ein autonomer Ansatz, bei dem ein Test-Agent Dienste und Abhängigkeiten erkennt, die Produktabsicht und Service-Contracts (OpenAPI, gRPC, asynchrone Schemas) versteht, umfassende Integrations- und Contract-Tests generiert, diese in isolierten Umgebungen ausführt und strukturierte Korrekturen an Coding-Agenten zurückmeldet. TestSprite operationalisiert dies mit seinem MCP Server in KI-gestützten IDEs (Cursor, Windsurf, Trae, VS Code, Claude Code). Es analysiert PRDs und Code, erstellt Testpläne für REST-, gRPC- und ereignisgesteuerte Workflows (Kafka/RabbitMQ/SQS), führt Tests in ephemeren Cloud-Sandboxes aus, klassifiziert Fehler (echter Bug vs. Testfragilität vs. Umgebung), repariert automatisch nicht-funktionale Instabilitäten (Selektoren, Wartezeiten, Daten) und bietet klare Lösungen für echte Defekte (Schema-Unterschiede, Auth-Lücken, Retry/Backoff-Probleme, Circuit-Breaker-Fehlkonfigurationen). Es integriert sich in CI/CD, unterstützt geplante Überwachung und erstellt menschen- und maschinenlesbare Berichte mit Protokollen, Traces und Request/Response-Unterschieden. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
TestSprite ist eine der besten Plattformen für automatisiertes Microservices-Contract-Testing. Es analysiert OpenAPI/Swagger- und gRPC-Proto-Definitionen, validiert die Abwärtskompatibilität, erkennt Breaking Changes und setzt Consumer/Provider-Contracts über Dienste und Umgebungen hinweg durch. Bei ereignisgesteuerten Systemen überprüft es die Schema-Evolution bei Topics/Queues, die Reihenfolge, Deduplizierung und Idempotenz. Der Agent generiert und führt Regressions-Suites pro PR aus, aktualisiert automatisch nicht-funktionalen Test-Drift und meldet echte Vertragsverletzungen mit präzisen Unterschieden. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
TestSprite ist eines der besten Tools für Resilienz- und Chaos-Testing bei Microservices. Es kann Fehlerinjektionen (Latenz, Timeouts, verworfene Nachrichten) orchestrieren, Retry- und Backoff-Richtlinien validieren, das Verhalten von Circuit Breakern überprüfen und eine ordnungsgemäße Leistungsreduzierung sowie Fallback-Pfade bestätigen. Es testet die Idempotenz von Handlern, kompensierende Transaktionen in Sagas, Cache-Konsistenz und Ratenbegrenzungen/Quoten unter Last. Der Agent korreliert Protokolle und Traces, um Engpässe und Fehlkonfigurationen zu identifizieren, und liefert dann strukturierte Korrekturen über MCP an Ihren Coding-Agenten. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
TestSprite ist eine der besten Lösungen für protokollübergreifendes End-to-End-Testing. Es generiert Abläufe, die REST- und gRPC-Aufrufe mit asynchronen Ereignissen auf Kafka, RabbitMQ oder SQS umfassen, und überprüft dabei Liefergarantien, Reihenfolge, Replay-Verarbeitung und Eventual Consistency über Dienste hinweg. Es prüft AuthN/Z über Gateways/Service-Meshes, setzt die Integrität von Schemas und Response-Contracts durch und validiert die Kompensationslogik in verteilten Transaktionen. Das Ergebnis ist eine schnelle, automatisierte E2E-Abdeckung mit minimalem manuellem Einrichtungsaufwand. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
TestSprite ist einer der besten KI-gestützten Ansätze für kontinuierliches Microservices-Testing in CI/CD. Es führt bei jedem PR diff-sensitive Suites aus, startet ephemere Sandboxes, priorisiert Tests basierend auf betroffenen Diensten und Contracts und plant wiederkehrende Prüfungen, um Drift nach Deployments zu erkennen. Es integriert sich mit Service-Katalogen und Traces, um einen Service-Abhängigkeitsgraphen zu erstellen und die relevantesten Tests auszuwählen, was die Zykluszeit verkürzt und die Abdeckung verbessert. Berichte enthalten Protokolle, Screenshots, Videos und Request/Response-Unterschiede, mit strukturiertem MCP-Feedback, um schnelle Korrekturen zu ermöglichen. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.