60%
テストケース生成の高速化
30%
トークン消費の削減
1000+
1 セッションで処理できる UI 要素数
20+
Squish テスト技術の実績年数
エンジニアがすでに使い慣れた AI ツールを そのまま活用
Qt Group のソフトウェア品質ツール AI 戦略は、3 つのコミットメントに基づいています。Squish MCP はその第 3 のコミットメントを最も直接的に体現するものであり、チームが毎日使い慣れたエディタをそのままに AI 支援 GUI テストを採用できる理由です。
01
テスト開発の加速
AI が Squishの内部で動作し、完全なコンテキストを持ってテストスクリプトをより速く生成・デバッグ・改善します。
02
製品間ワークフロー
AI が Squish・Coco・Test Center の間で動作し、単一製品では実現できない価値を提供します。
03
あらゆる環境への対応
エンジニアがすでに使っている環境で AI を活用：Cursor・Copilot・Windsurf・Claude Code。モデル非依存、オンプレミス対応、ベンダーロックインなし。 これが Squish MCP の提供価値です。
アシスタントから、 自律テストパートナーへ
Squish MCP バージョン 0.2 は大幅なアップグレードです。AI エージェントはソースコードを一切参照することなく、アプリケーションを完全に自律で探索・操作できるようになりました。MCP サーバーがライブアプリケーションの状態と UI 操作ツールを提供するため、エージェントは人間のテスターと同じように動作します。
自律探索
エージェントはアプリケーションとリアルタイムでやり取りしながら、その構造を自ら発見します。ソフトウェアの動作を、人間と同じように理解します。
60% 高速、30% 軽量
煩雑なオブジェクトスナップショットに代わり、コンパクトなオンデマンド状態表現を採用。エージェントは必要なものだけを必要なときに取得し、コンテキストウィンドウを小さく保ちながら反復を速めます。
複雑なアプリケーションへの対応
実際の対象アプリケーションには 1,000 を超える UI 要素が存在することも珍しくありません。バージョン 0.2 はバージョン 0.1 が苦手としていたこのスケールに対応し、MCP 駆動テストの対象プロジェクト範囲を大幅に拡大します。
テスト生成を超えた活用
Squish MCP はテストを書くだけではありません。エージェントは障害のトリアージ・要件に対するスイートカバレッジの監査・重複テストケースの検出・潜在的な欠陥の探索を行います。ワークパッケージ全体を一手に担います。
ライブアプリケーションコンテキストを、 エージェントへ
Squish MCP は Model Context Protocol サーバーです。AI コードエディタを実行中の Squish セッションに接続し、エージェントにアプリケーションのライブ状態と、それに対して操作を行うツールの両方を提供します。
意図を記述する
「新しいプロジェクトを作成してファイルが保存されることを検証するテストを生成して。」
エージェントが MCP ツールを呼び出す
Cursor・Copilot・Windsurf・Claude Code が Squish MCP サーバーを通じて UI の状態とアクションをリクエストします。
Squish がアプリを操作する
Squish エンジンが通常のテスト実行と同様に、ライブアプリケーション内で検査・クリック・入力・検証を行います。
コンパクトな状態が返却される
関連するコンテキストのみがエージェントに返され、反復を速くトークンを節約します。エージェントが次のアクションを決定します。
ワークパッケージ全体を、エージェントに委ねる
Squish MCP はテストスクリプトのオートコンプリートではありません。作成からトリアージ・スイートの整理まで、作業の全体を担うことができます。エンジニアは価値の高いテスト判断に集中できます。
プロンプト
「My Application を起動し、新規プロジェクトウィザードを通じてドラフトプロジェクトを作成するテストを生成して」
テスト生成
エンドツーエンドのテストを構築
エージェントがアプリケーションを起動し、UI をナビゲートし、Squish スクリプトを作成して実行し、グリーンになるまで反復します。v0.2 は 1,000 以上の UI 要素を持つアプリでも安定して動作し、v0.1 より 60% 高速です。
プロンプト
「アプリケーションをクラッシュさせてみて」"
探索的テスト
スクリプトでは発見できない欠陥を検出
エージェントがエッジケース・不正入力・想定外の操作シーケンスを自由に探索します。構造化テストスイートでは対象外だった安定性問題を発見します。
プロンプト
「ユーザーが抜け出せなくなる行き止まりの UI ワークフローはありますか？」
品質監査
見えないリスクを表面化
孤立したダイアログ・無効化されているが到達可能なコントロール・デッドな UI 状態など、気づかないまま本番環境に流出する種類の問題。エージェントが UI グラフを探索して洗い出します。
プロンプト
「/payments 配下のテストスイートはどの機能要件をカバーしていますか？」
カバレッジマッピング
テストと要件を自動でマッピング
ISO 26262・IEC 62304・FDA 規制対象の開発に不可欠です。エージェントがスイートを読み取り、ライブアプリケーションにクエリし、テストと機能要件のトレーサブルなマッピングを生成します。
プロンプト
「checkout_flow.py がエラーを出しています。アプリのバグですか、それともテストの問題ですか？」
障害トリアージ
手動トリアージループを終わらせる
エージェントが障害を再現し、ライブアプリの状態を検査し、テストの期待値と照合して、どちら側にバグがあるかを特定します。失敗した実行 1 回あたり数時間を節約します。
プロンプト
「/tests/ui 内で重複しているテストケースはどれですか、そして理由は？」
スイート整理
自然発生的に肥大化したスイートを整理
長期稼働プロジェクトではチームの入れ替わりとともにほぼ重複したテストが蓄積されます。エージェントが読み取り・比較・グループ化を行い、数か月分の手動整理作業を半日のレビューに変えます。
プロンプト
「各ステップでウィザードをキャンセルできますか？」
UI 状態検証
任意の状態をオンデマンドで検証
スクリプトを事前に書かずにライブ UI に対してアドホックなクエリを実行します。機能のレビュー・顧客報告のデバッグ・リリース候補のサニティチェックに役立ちます。
使い慣れたエディタで、 そのまま使える
Squish MCP は Model Context Protocol 標準に準拠しています。エディタが MCP に対応していれば、Squish に対応しています。
GitHub Copilot
完全にドキュメント化されたステップバイステップの統合ガイド。カスタマーポータルのウォークスルーには設定・ローカルモデルのセットアップ・最初のプロンプトまで網羅しています。
他にも対応
Cursor
MCP 対応
Windsurf
MCP 対応
Claude Code
MCP 対応
GitHub Copilot のウォークスルーは MCP 互換のすべてのクライアントに適用できます。同じパターン、同じセットアップ手順です。
規制・エアギャップ・安全クリティカルな環境向けに構築
自動車・医療・航空宇宙の分野では、サードパーティ LLM の利用が認められないチームと多く協力しています。Squish MCP は選択の自由を前提に設計されており、完全に自社インフラ内での運用も可能です。
ローカルモデル対応
MCP サーバーをローカルにホストされた LLM（例：GitHub Copilot のローカルモデルオプション）で実行できます。テストデータ・ソースコード・アプリケーションの状態が社外に出ることはありません。
モデル非依存
コンプライアンス・コスト・性能要件に合ったモデルを自由に選択できます。単一プロバイダーへのロックインなし。組織がすでに定めた AI 戦略を妥協なく実現できます。
データは自社で管理
ローカルデプロイメント構成では、アプリケーションの状態・テストスクリプト・実行データはすべて自社インフラ内に留まります。外部サービスへのデータ送信は、お客様が選択した場合のみ発生します。
3 ステップではじめる AI 駆動 Squish テスト
Squish MCP は数分で稼働させることができます。生成されたテストを実行するには、有効な Squish ライセンスが必要です。
無料の評価版
AI エディタを接続する
GitHub Copilot 向けのステップバイステップ設定は、カスタマーポータルからダウンロードできる Squish MCP アーカイブに収録されています。Cursor・Windsurf・Claude Code も同じ手順で設定できます。
Connect an editor最初のプロンプトを送る
上記のユースケースから選ぶか、独自のプロンプトをお試しください。フィードバックはロードマップに反映されます。ぜひご意見をお聞かせください。
Try a promptテストを一行ずつ書く必要はもうありません
チームがすでに使い慣れた AI ツールを、組織がすでに信頼する Squish テストエンジンに接続してください。