# MCP Inspector Testing

MCP Inspector를 사용한 대화형 테스트 결과 문서입니다.

## Test Environment

- MCP Inspector v0.18.0
- midjourney_mcp v1.25.0
- ImagineAPI URL: `https://cl.imagineapi.dev`

## Running MCP Inspector

```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run midjourney-proxy-mcp
```

브라우저에서 제공된 URL로 접속하여 테스트를 진행합니다.

## Test Results

### Tools

| Tool | Status | Description |
|------|--------|-------------|
| `midjourney_list_images` | Pass | 이미지 목록 조회 (limit, status 파라미터) |
| `midjourney_get_status` | Pass | 단일 이미지 상태 조회 (upscaled_urls 포함) |
| `midjourney_imagine` | Pass | 실제 이미지 생성 테스트 완료 |

#### midjourney_imagine

- **Input**: `prompt="A serene Japanese garden with cherry blossoms, morning light --ar 16:9 --v 7"`, `ref="mcp-inspector-test"`
- **Output**: 이미지 생성 완료
- **ID**: `b7f04346-3780-43c1-9871-019cb2bceae6`
- **Status Flow**: pending -> completed
- **Result**: Grid URL + 4개 upscaled_urls 반환

#### midjourney_list_images

- **Input**: `limit=10`, `status=null`
- **Output**: 10개 이미지 목록 반환
- **Fields**: id, prompt, status, url, date_created

#### midjourney_get_status

- **Input**: `image_id=8423dd85-4067-40a8-91c9-89a65a98cdfc`
- **Output**: 이미지 상세 정보
- **Fields**: id, prompt, status, url, upscaled_urls (4개)

### Resources

| Resource | Status | Description |
|----------|--------|-------------|
| `midjourney://generations` | Pass | 전체 이미지 목록 조회 |
| `midjourney://stats` | Pass | 생성 통계 조회 |

#### midjourney://generations

- **Output**: JSON 배열 형태의 이미지 목록
- **MIME Type**: `text/plain`

#### midjourney://stats

- **Output**: 통계 정보
  - total: 100
  - by_status: pending(0), in_progress(0), completed(97), failed(3)

## Screenshot

![MCP Inspector Test](assets/mcp-inspector-test.png)

## Issues Found

### URL Configuration Fix

테스트 중 발견된 문제:

- **문제**: 기존 `IMAGINEAPI_URL` 기본값이 `https://api.imagineapi.dev`로 설정되어 있었으나, 해당 도메인이 존재하지 않음
- **해결**: `https://cl.imagineapi.dev`로 수정 (`config.py`)
- **증상**: `[Errno -2] Name or service not known` DNS 오류

## Skill Testing

Claude Code에서 `midjourney-imagineapi` Skill 동작 검증 결과입니다.

### Test Environment

- Claude Code (Claude Opus 4.5)
- Skill: midjourney-imagineapi v1.0
- Skill Path: `.claude/skills/midjourney-imagineapi/`

### Skill Availability

| Item | Status | Notes |
|------|--------|-------|
| Listed in Available Skills | Pass | `midjourney-imagineapi` 정상 표시 |
| Description displayed | Pass | 트리거 키워드 및 설명 정상 표시 |

### Trigger Test

| Trigger Method | Status | Notes |
|----------------|--------|-------|
| Skill tool 직접 호출 | Pass | `/midjourney-imagineapi` 명령으로 활성화 |
| 트리거 키워드 | Pass | "generate image", "Midjourney" 등 |

### Workflow Verification

| Step | Status | Notes |
|------|--------|-------|
| AskUserQuestion (Style) | Pass | Photorealistic/Cinematic/Artistic/Minimal 옵션 제공 |
| AskUserQuestion (Mood) | Pass | Dramatic/Cheerful/Serene/Dynamic 옵션 제공 |
| AskUserQuestion (Format) | Pass | 16:9/21:9/1:1/4:5 비율 옵션 제공 |
| 5-layer prompt structure | Pass | Subject, Style, Lighting, Technical, Artistic 레이어 적용 |
| Parameter addition | Pass | `--ar 16:9 --s 200 --q 2` 자동 추가 |
| Prompt options presented | Pass | 3가지 프롬프트 옵션 제시 후 선택 |
| Image generation | Pass | MCP tool 연동으로 실제 이미지 생성 |

### Test Case: Sunset over Mountains

**User Request**: "Generate a Midjourney image of a sunset over mountains"

**User Selections**:
- Style: Photorealistic
- Mood: Moody & Dramatic
- Format: Widescreen (16:9)
- Prompt: Option A (Golden Hour Drama)

**Generated Prompt**:
```
Majestic mountain range silhouetted against a dramatic sunset sky,
golden and crimson clouds sweeping across the horizon,
photorealistic photography, moody atmospheric perspective,
golden hour light with sun dipping behind peaks, misty valleys below,
shot on Sony A7R IV 24-70mm f/2.8, rich color grading,
ultra detailed, 8K resolution --ar 16:9 --s 200 --q 2
```

**Result**:
- Image ID: `6ab21273-ab7f-47fa-a745-c2fc0bc6afbb`
- Status: completed
- Grid URL + 4 upscaled images returned

### Skill Features Verified

1. **Interactive Workflow**: AskUserQuestion을 통한 단계별 사용자 입력 수집
2. **5-Layer Prompt Structure**: 체계적인 프롬프트 구조 적용
3. **V7 Parameter Optimization**: 적절한 파라미터 자동 선택
4. **Multiple Options**: 3가지 프롬프트 옵션 제시
5. **MCP Integration**: midjourney_imagine, midjourney_get_status 도구 연동
6. **Status Polling**: 생성 완료까지 상태 추적

## E2E Integration Test (MCP + Skill)

MCP 서버와 Skill의 통합 테스트 결과입니다.

### Test Environment

- Claude Code (Claude Opus 4.5)
- MCP Server: midjourney_mcp v1.25.0
- Skill: midjourney-imagineapi
- ImagineAPI URL: `https://cl.imagineapi.dev`

### Workflow Verification

| Step | Status | Notes |
|------|--------|-------|
| Claude Code 이미지 생성 요청 | Pass | Skill 또는 직접 MCP tool 호출 |
| `midjourney_imagine` MCP 도구 호출 | Pass | Skill 워크플로우에서 자동 연동 |
| 이미지 ID 반환 | Pass | UUID 형식 ID 정상 반환 |
| `midjourney_get_status` 폴링 | Pass | pending -> completed 상태 추적 |
| 완료 시 URL 반환 | Pass | Grid URL + 4개 upscaled_urls |

### Error Handling Test

| Error Case | Status | Response |
|------------|--------|----------|
| 빈 프롬프트 입력 | Pass | `String should have at least 1 character` (Pydantic validation) |
| 존재하지 않는 image_id | Pass | `Failed to get image: HTTP 400` |
| 잘못된 status 값 | Pass | `Invalid status 'xxx'. Allowed values: completed, failed, in-progress, pending` |

#### Error Test Details

**빈 프롬프트 (Empty Prompt)**:
- Input: `prompt=""`
- Error Type: Pydantic ValidationError
- Message: `String should have at least 1 character`

**존재하지 않는 ID (Non-existent Image ID)**:
- Input: `image_id="non-existent-id-12345"`
- Error Type: ImagineAPIError
- Message: `Failed to get image: HTTP 400`

**잘못된 상태 필터 (Invalid Status)**:
- Input: `status="invalid-status"`
- Error Type: ValueError
- Message: `Invalid status 'invalid-status'. Allowed values: completed, failed, in-progress, pending`

### Full E2E Test Case

Skill을 통한 전체 이미지 생성 워크플로우:

1. 사용자: "Generate a Midjourney image of a sunset over mountains"
2. Skill 활성화: `midjourney-imagineapi` 자동 로드
3. AskUserQuestion: Style, Mood, Format 선택
4. 5-layer 프롬프트 생성
5. MCP tool 호출: `midjourney_imagine`
6. 상태 폴링: `midjourney_get_status`
7. 결과: Grid URL + 4개 upscaled images

Reference: [Skill Testing](#skill-testing) 섹션의 "Sunset over Mountains" 테스트 케이스 참조

## Conclusion

모든 Tools, Resources, Skill, 그리고 E2E 통합 워크플로우가 정상적으로 동작함을 확인했습니다.
에러 핸들링도 적절하게 구현되어 있습니다.
