Abstracts

Das Model Context Protocol (MCP) hat sich als praktischer Standard etabliert, um KI-Agenten mit Werkzeugen auszustatten. Was dabei oft übersehen wird: MCP-Tools lassen sich für jede beliebige Anwendung selbst definieren – nicht nur für moderne Web-APIs. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, KI-Agenten gezielt auf Desktop-Anwendungen oder historisch gewachsene Legacy-Systeme loszulassen, die klassischen KI-Automatisierungsansätzen bislang verschlossen blieben. Voraussetzung ist allein, dass eine Software die Oberfläche dieser Anwendungen zuverlässig steuern kann – und genau hier setzt QF-Test an.

QF-Test bringt von Haus aus MCP-Tools mit, über die ein KI-Agent eine Anwendung eigenständig erkunden, Interaktionsmöglichkeiten identifizieren und daraus strukturierte und vor allem wiederverwendbare Testfälle erzeugen kann, ohne dass ein menschlicher Tester jeden Schritt manuell vorgibt. Darüber hinaus lassen sich in QF-Test eigene MCP-Tools definieren und einer KI als Schnittstelle zur Verfügung stellen – womit jede durch QF-Test steuerbare Anwendung unmittelbar KI-fähig wird, ohne dass die Anwendung selbst dafür angepasst werden muss.

Doch diese Mächtigkeit wirft ernste Sicherheitsfragen auf. Welche Befugnisse sollte eine KI erhalten, wenn sie theoretisch jede UI-Aktion und jede Funktion eines Testautomatisierungstools ausführen kann? Wie schützt man sich vor Prompt-Injection-Angriffen, bei denen manipulierte Inhalte in der getesteten Anwendung die KI zu unerwünschten Aktionen verleiten? Der Vortrag diskutiert Prinzipien für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz auf Basis von feingranularen, sinnvoll abgewogenen Einschränkungen von KI-Befugnissen sowie allgemein Strategien zur professionellen Nutzung von KI in der Testautomatisierung.