從團隊已信任的工作開始
AI 能先讀取既有的 Project、Test Group、Section、標籤、範本與 Test Case，再提出新的測試範圍。
不再停留在通用回答。讓 AI 取得足以協助實際 QA 工作的脈絡，同時由 Armoury 清楚呈現每一道界線。
OAuth透過 KEENLITY ID 授權
範圍限定讀取、寫入與執行權限
可稽核依組織記錄工具活動
脈絡、行動與控制
給 AI 實用的脈絡、受限的行動與清楚的紀錄。
Armoury 讓核准的用戶端操作真實 QA 紀錄，同時遵守管理團隊的政策、scope 與 Project 權限。
把需求轉成結構化測試工作
驗證草稿、批次建立或移動案例、準備 Test Run、加入 Run Case、查看報告，並將失敗結果轉為 Defect。
建立並執行 API 檢查
建立 API Project、Collection、Request、變數、Environment、assertion 與 module，再執行並查看歷史紀錄。
讓每個動作留在政策內
組織政策、OAuth scope、一般 Project 權限、寫入閘門與逐工具稽核紀錄，共同控制每個用戶端能做的事。
先授權，再行動
在 AI 接觸工作之前先劃定界線。
第一次工具呼叫之前，系統會檢查用戶端核准狀態、組織政策、OAuth scope 與一般權限，並在整項工作中持續套用。
連接核准的用戶端
透過 KEENLITY ID 授權已註冊的 MCP 用戶端存取 Armoury MCP resource。
設定工作界線
為組織啟用 MCP，並只授予該流程所需的讀取、寫入或執行 scope。
檢視行動證據
AI 沿用 Armoury 既有服務與權限，每次工具操作都保留供稽核查閱。
可究責的協作
把 AI 協助轉成可究責的 QA 工作
團隊能更快從想法走到結構化測試範圍或已執行的 API 檢查，而授權、租戶隔離與稽核能力仍留在正式紀錄系統內。
查看方案與評估方式