本文介绍了Trae这款软件，它旨在通过中间层（MCP）解决AI模型与客户端之间的通信问题，从而实现基于自然语言的自动化测试。作者通过Trae成功地使用自然语言指令，控制智能体完成了自动化测试任务，并生成了PDF报告。尽管作者仅进行了初步尝试，但对Trae的体验给予了积极评价，认为其在简化测试流程方面具有潜力。

💡 Trae的核心功能是作为MCP（中间层）存在，它充当AI模型与客户端之间的桥梁，解决两者之间的通信问题。

🛠️ Trae的使用方法相对简单，用户可以参考官方文档进行安装和配置。通过Trae，用户可以使用自然语言来描述测试需求。

✅ 作者通过Trae成功地让AI完成了自动化测试任务，并生成了PDF文件。这表明Trae能够理解用户的自然语言指令，并将其转化为实际操作。

⚠️ 作者也提到，由于测试的复杂性，AI的准确性可能会受到影响。更复杂的测试可能需要进一步的调试和优化。

前言

听到MCP这个概念很久了，也想尝试看看。

cursor名气很大，但是翻墙属性在那里，觉得麻烦，还是希望有一个国内的软件可以用。

Trae看着免费，就先用着试试看，体验一下新科技。

Trae的使用方法

docs.trae.com.cn/ide/model-c…

有官方文档，按照官方文档来，基本的安装还是可以解决的。

MCP的理解

我的理解是，MCP是一种中间层，接口的感觉。

解决AI模型，和客户端之间的通信问题。

给AI模型，更多可以用的工具，更好的满足客户端的需求。

模拟应用——自动化测试

docs.trae.com.cn/ide/tutoria…

参照上述链接，我尝试把playwright的MCP添加好了之后，给新建的智能体下发命令。

如下图所示，左边是Trae自行打开的界面，右边是保存后的PDF文件。

就结果而言，我只是通过自然语言输出了自己的需求，然后AI就替我完成了。

初步的体验还是非常棒的。

当然，更复杂的测试我没做，越复杂AI的漏洞肯定是越多的。