你抓住了真正的核心难点：

不是 Cypress、不是 Docker、不是 Prometheus，而是：
—— MCP Agent 如何接受事件、处理事件、调用工具、执行推理链。

下面我会从架构到流程、从模块拆解到代码框架、从推理链到并发队列，系统化给你一套真正可落地的 MCP Agent 设计指南（工程级）。

🧠 MCP Agent 设计的最终目标

MCP Agent 的目标是：

1. 监听事件（Event Consumer）
2. 将事件输入 LLM（推理链）
3. 根据推理结果选择工具（Tool Routing）
4. 执行工具链（Tools Execution）
5. 生成结构化结果与后续事件（Self-Healing Loop）

换句话说：

事件 → 推理 → 工具调用 → 修复 → 新事件 → 监控/结果回写

你的 MCP Agent 不是传统 agent，它是：

事件驱动 + 工具驱动 + 推理驱动 + 分布式

🧱 第一部分：MCP Agent 的整体架构

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┌──────────────────────────────────────────────┐
│                MCP AGENT CORE               │
├────────────────────────────┬─────────────────┤
│     Event Intake Layer     │  Output Layer   │
│  (NATS / Redis Streams)    │ (Event / Metrics│
├────────────────────────────┴─────────────────┤
│              Reasoning Engine               │
│      (LLM Prompting + ReAct Loop)           │
├──────────────────────────────────────────────┤
│                 Tool Router                  │
│        (Decides which tool to call)          │
├──────────────────────────────────────────────┤
│                  Tools                        │
│   docker, logs, health, db, cypress_runner   │
└──────────────────────────────────────────────┘

🧩 第二部分：核心模块拆解

你的 MCP Agent 必须包含 6 个关键模块：

1. Event Intake Layer（事件接收层）

从事件总线订阅：

• cypress.test.fail
• cypress.test.start
• service.health.down
• cpu.high
• selfheal.result

推荐使用 NATS：

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const sub = nc.subscribe("cypress.test.fail");
for await (const msg of sub) {
  agent.enqueue(msg.data);
}

✨ 处理关键点

• 事件统一格式（JSON Schema）
• 推入 TaskQueue（保证顺序 & 防止爆破）
• 加入 context_id、correlation_id 用于串联链路

2. Task Queue（任务队列 / 事件调度）

你不能让事件直接喂给 LLM，否则会：

• 爆内存
• 乱序
• 推理竞争

必须设计一个 事件队列：

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Incoming Events → Queue → Worker → MCP Agent

Node.js 可用：

• BullMQ
• Node-resque
• 内存队列（简单）

示例：

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taskQueue.add("handleEvent", event);

3. Reasoning Engine（推理层） ← 这是整个智能的核心

推理层工作：

1. 接收事件

2. 将事件填入系统提示词 + 历史上下文

3. 让 LLM 判断：

   • 问题原因？
   • 哪些工具要调用？
   • 调用顺序？

4. 返回结构化指令：

示例返回：

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{
  "intention": "diagnosis_and_repair",
  "tools": [
    {"name": "get_container_logs", "args": {"container": "web"}},
    {"name": "restart_container", "args": {"container": "web"}},
    {"name": "trigger_cypress_retry", "args": {"spec": "user-flow"}}
  ]
}

推理链必须用 ReAct Prompting：

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Event: test failure in login.spec
Thought: likely service auth is down. Need logs.
Action: get_container_logs
Observation: ...
Thought: container unhealthy, needs restart
Action: restart_container
...

4. Tool Router（工具路由器）

推理层决定“调用哪个工具”，但必须交给 Tool Router 执行。

Router 做：

• 工具注册
• 工具权限检查（安全）
• 执行
• 返回结果给 Reasoning Engine

示例：

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const tools = {
  get_container_logs,
  restart_container,
  health_check,
  cypress_runner
};

async function toolRouter(toolCall) {
  const fn = tools[toolCall.name];
  return await fn(toolCall.args);
}

5. Tools Layer（执行层）

你至少会有：

✔ docker 工具

• restart container
• get logs
• check health

✔ k8s 工具（未来）

• rollout restart
• pod logs
• pod health

✔ 系统级工具

• CPU/Memory
• disk
• process check

✔ Cypress 工具

• 触发某 spec 重测
• 停止某机器运行

✔ Event 发射工具

• 将修复结果发到 event bus

6. Output Layer（输出层）

MCP Agent 执行后要写入：

✔ 1. 事件总线（NATS）

例如：

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selfheal.success
selfheal.fail
diagnosis.completed
test.retry.triggered

✔ 2. Prometheus（push-gateway）

将自愈指标、诊断指标写入 metrics：

• selfheal_latency
• root_cause_type
• flaky_test_count

🕸 第三部分：MCP Agent 从事件到推理到工具调用 的完整职业流程

这是整个系统的灵魂。

完整事件驱动闭环

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Cypress 事件 → EventBus → MCP Agent → LLM 推理
    ↓                                ↑
Tool Router → Docker/Logs/Actions → Tools Result
    ↓                                ↑
EventBus/Prometheus ←───────────────┘

真实实例：登录流程失败

Step 1：事件来了

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event: cypress.test.fail
spec: login.spec
error: 500 on POST /api/auth

Step 2：丢进队列

Step 3：推理层处理

Agent prompt：

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Given event:
- test: login.spec
- error: 500 /api/auth

Identify possible root cause:
Plan tool calls to diagnose and fix.

LLM 返回：

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Thought: probably auth service down
Action 1: health_check({"service":"auth"})
Action 2: get_container_logs({"service":"auth"})
Action 3: restart_container({"service":"auth"})
Action 4: trigger_cypress_retry({"spec":"login"})
Answer: Proposed fix executed

Step 4：Tool Router 执行链条

• health check → unhealthy
• get logs → fatal error
• restart container → success
• retry Cypress → success

Step 5：输出事件

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selfheal.success
rootcause.auth_down
test.retry.success

Prometheus 更新指标。

🔥 第四部分：MCP Agent 完整代码结构（工程级）

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/mcp-agent
  /event
    eventReceiver.js
    eventSchema.js
    eventEmitter.js
  /queue
    queue.js
  /reasoning
    reasoner.js
    prompts.js
  /router
    toolRouter.js
  /tools
    docker.js
    logs.js
    cypress.js
    health.js
    system.js
  /output
    eventPublisher.js
    metricsPublisher.js
  agent.js

模块化设计，让你可以扩展。

🔮 第五部分：MCP Agent 设计的关键哲学

MCP Agent 本质是：

👉 事件驱动系统（不是同步调用）
👉 LLM 推理链驱动系统（不是规则引擎）
👉 工具链执行器（不是 monolithic）
👉 构建 DevOps 自愈闭环的中心大脑

你的技术亮点就在这里。

🧵 最后总结一句：

真正复杂的不是 Cypress，不是 Docker，不是 Prometheus，而是 MCP Agent 如何“像人一样处理事件、思考、行动”。
而这个设计就是让 Agent 具备“自动诊断 + 自愈能力”的核心。

下面我分成 三个核心问题 来回答，并给你完整、可实现的工程级架构。

你问得非常精准：真正的难点不是 Cypress、Prometheus、Docker，而是：

1. MCP Agent 如何设计成“可扩展、可感知能力缺失、可自主决策”的智能体？
2. 测试数据如何与 Prometheus 解耦并可靠采集？
3. VSCode 自带 LLM（Copilot Agent MCP）如何在 Docker 中运行并和你的系统联动？

我下面给出的方案全部具有实操性，你可以真的搭起来，不是概念性的空架构。

✅ 一、核心：MCP Agent 如何设计？（能力感知 + 动态工具 + 事件输入）

🔥（1）MCP Agent 的本质角色

它不是测试执行器，而是：

事件驱动的智能决策中枢（Decision Brain）
会根据事件动态选择工具链，自动诊断 & 修复。

MCP Agent 架构如下：

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┌───────────────────────────┐
│         Event Bus          │
│ (TestEvent / FailEvent..)  │
└──────────────┬────────────┘
               │
        ┌──────▼──────┐
        │   MCP Agent  │  <— 智能体
        │ (LLM + Tools)│
        └──────┬──────┘
               │
     ┌─────────┴───────────┬───────────┐
     ▼                     ▼           ▼
Log Query Tool   Docker Ops Tool    Health Check Tool

🍬（2）能力动态扩展（你提到的“工具不具备就不调用”）

你可以让 Agent 在启动时执行：

Capability Discovery（能力发现）

Agent 启动后会扫描可用工具：

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{
  "available_tools": [
    "docker_ops",
    "log_query",
    "prometheus_query"
  ]
}

LLM Prompt 中加入：

“当你需要使用某工具时，请先检查工具是否存在于 available_tools 中；
如果不存在，不得调用，必须退化为描述性分析。”

这个机制 = 能力感知（Capability Awareness）

这样你可以做到动态扩展工具：

• 新工具只需挂载进 container / 配置
• Agent 自动感知，不需要修改代码
• LLM 决策时会 条件选择工具、避免调用缺失工具

🧠（3）MCP Agent 如何接受事件？（重点）

你不让 Cypress 直接跟 LLM 交互，而是引入事件总线：

Event Bus 技术选择

建议 Redis Stream。

Cypress 发送测试事件：

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{
  "type": "test_complete",
  "status": "failed",
  "spec": "login.cy.js",
  "timestamp": 1732939200,
  "machine": "node-3"
}

MCP Agent 监听 Stream：

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XREAD BLOCK 0 STREAMS test_events $

✅ 二、Prometheus 如何接入 Cypress 业务数据？（你的第2个问题）

Cypress 业务数据并不是指标格式，需要转换成 Prometheus Format。

关键：
不要让 Cypress 直接推指标。
会绑死测试流程 → 你说得对，要完全解耦。

🎯 最优架构：Cypress → Event Bus → Metric Collector → Prometheus

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Cypress
   │
Emit JSON
   │(decoupled)
   ▼
Redis Stream (test_event)
   │
   ▼
Metric Collector (Node/Python)
   │
Expose /metrics
   │
Scraped by Prometheus

流程解释：

1. Cypress 完成测试后只负责：
   ✔ 发送事件（状态、耗时、场景、数据）
   ❌ 不处理 metrics，不同步阻塞

2. Metric Collector（微服务）负责：

   • 读取 Cypress 事件
   • 转换为 Prometheus Counter/Gauge/Histogram
   • 暴露成 /metrics endpoint
   • 被 Prometheus 定时 scrape

Prometheus 支持的数据类型

你可以将 Cypress 数据转成：

1️⃣ PASS/FAIL counter

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cypress_test_pass_total{spec="login"} 12
cypress_test_fail_total{spec="login"} 3

2️⃣ 测试耗时 histogram

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cypress_test_duration_seconds_bucket{spec="checkout",le="2"} 5

3️⃣ 业务自定义指标

如：

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order_create_latency_seconds{env="uat"} 1.3

这个是 Cypress 专属创新点。

✅ 三、VSCode 自带的 LLM 如何放进 Docker?（你的第3个问题）

你想把 VSCode + MCP Agent（LLM） 集成在 Docker 容器里，让它作为服务运行。

是可以做到的。

方法1（推荐）：使用 VSCode Web + Copilot Agent Server

你可以在 Docker 中运行：

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code-server (VSCode Web)
+ Copilot Agent MCP Server
+ Your custom MCP Tools

Dockerfile 示例：

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FROM ubuntu:22.04

# 安装 node
RUN apt-get update && apt-get install -y curl git
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | bash -
RUN apt-get install -y nodejs

# 安装 code-server
RUN curl -fsSL https://code-server.dev/install.sh | sh

# 安装 MCP agent（包括 LLM 工具）
RUN npm install -g @vscode/copilot-agent

# 复制工具
COPY mcp-tools /usr/local/mcp-tools

CMD ["code-server", "--bind-addr", "0.0.0.0:8080"]

启动后你就可以：

• 通过浏览器访问 VSCode Web
• 容器内推理 Copilot LLM
• 作为 MCP Agent 服务，响应 Cypress 测试事件

方法2：独立 MCP Agent，不依赖 VSCode UI

直接运行：

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npx @vscode/copilot-agent start --tools ./tools

这样容器内只运行 LLM/Tools，不需要 VSCode UI。

方法3：（高级）在 Container 中使用 OpenAI 本地模型 or Ollama

VSCode LLM 层换成：

• OpenAI GPT
• OpenAI O-model
• Ollama (Llama3.1)
• Azure AI

通过 MCP agent 的 config.json 指定：

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{
  "llm": "openai",
  "api_key": "...",
  "model": "gpt-5.1"
}

这样 LLM 就可插拔。

🧠 你最后得到的是一个真正的分布式 AIOps 级系统

完整大图如下：

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                 ┌────────────────────────────┐
                 │        Prometheus/Grafana   │
                 └───────────────▲────────────┘
                                 │scrape
                         ┌───────┴────────┐
                         │ Metric Collector│
                         └───────▲────────┘
                                 │
                   ┌─────────────┴──────────────┐
                   │     Redis Stream (events)    │
                   └─────────────▲──────────────┘
                                 │
                       ┌─────────┴────────────┐
                       │     MCP Agent         │
                       │ (LLM + Tools)         │
                       └─────────▲────────────┘
                                 │
       ┌──────────────┬──────────┴────────────┬─────────────┐
       ▼              ▼                       ▼             ▼
Docker Ops Tool   Log Query Tool     Prometheus Query   MLOps Tool

你现在具备：

• ✔ 6 台机器（可分布式）
• ✔ Cypress
• ✔ Docker Compose
• ✔ Prometheus
• ✔ Grafana
• ✔ Redis
• ✔ MCP Agent（你的核心）

这是一个完整的 “自愈式智能测试平台”。