AI生成测试数据不准确？试试这个MCP方案
大模型生成测试数据长度不准确，根源在于Tokenization导致数学能力短板。基于MCP框架编写generate_string工具，封装为SSE服务器，在CherryStudio中配置调用，让模型通过外部函数精确生成指定长度和字符类型的测试数据，有效解决计数错误问题。
一、问题现象：AI 生成的测试数据长度不准确
假设我们要测试一个用户注册功能，密码要求如下：
密码需包含大写字母、小写字母、数字和特殊符号，且长度在 8 至 16 位之间。
这是一个典型的等价类划分与边界值分析场景。我让 DeepSeek 帮我编写测试用例，它分析得很完善，生成的测试用例结构也很规范：
但仔细检查发现：DeepSeek 生成的数据实际长度与描述不符。例如它声称“生成一个长度为 7 的字符串”，但实际输出的字符串长度却是 8 位。这个错误在多个测试用例中反复出现：
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