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在人工智能快速发展的时代，我们一直在寻找让AI与现实世界更好地交互的方式。今天我想向大家介绍一个强大的开源项目：MCP-Playwright，它正在改变AI模型与Web环境交互的方式。
源码地址：https://github.com/executeautomation/mcp-playwright
什么是MCP-Playwright？
MCP-Playwright是一个基于模型上下文协议(Model Context Protocol)的服务器，它为大型语言模型(LLM)提供了使用Playwright进行浏览器自动化的能力。简单来说，这个项目让像Claude、GPT等AI模型拥有了"眼睛和手"，能够真实地浏览网页、点击按钮、填写表单，甚至执行复杂的自动化测试流程。
由ExecuteAutomation团队开发的这个项目在GitHub上已经获得了2.5k+的星标，证明了开发者社区对这种技术的热情。项目遵循MIT许可证，采用TypeScript作为主要开发语言，为AI赋予了前所未有的Web交互能力。
MCP-Playwright提供的核心功能
1. 代码生成功能
对于测试工程师和开发者来说，MCP-Playwright提供了强大的测试代码生成能力：
- 开始/结束代码生成会话：记录浏览器操作并转换为可重用的测试脚本
- 自定义生成选项：可以设置输出路径、测试名称前缀、是否包含注释等
- 会话管理：获取会话信息或在需要时清除会话
这意味着AI模型可以协助创建完整的自动化测试套件，极大提高了测试效率。
2. 浏览器交互功能
MCP-Playwright提供了丰富的浏览器交互工具：
基本导航控制
// 导航到特定URL，可选择浏览器类型和视口大小
playwright_navigate({ url: "https://example.com", browserType: "chromium" })// 在浏览器历史中导航
playwright_go_back()
playwright_go_forward()
页面元素交互
// 点击页面元素
playwright_click({ selector: "#submit-button" })// 填写表单
playwright_fill({ selector: "#username", value: "testuser" })// 选择下拉菜单项
playwright_select({ selector: "#country", value: "China" })// 悬停在元素上
playwright_hover({ selector: ".menu-item" })// 拖放操作
playwright_drag({ sourceSelector: "#item", targetSelector: "#dropzone" })// 键盘操作
playwright_press_key({ key: "Enter" })
内容获取与分析
// 获取页面文本内容
playwright_get_visible_text()// 获取HTML结构
playwright_get_visible_html()// 截取屏幕截图
playwright_screenshot({ name: "homepage", fullPage: true })// 保存页面为PDF
playwright_save_as_pdf({ outputPath: "/downloads", filename: "page.pdf" })
高级浏览器功能
// 执行JavaScript脚本
playwright_evaluate({ script: "document.title = 'New Title';" })// 获取控制台日志
playwright_console_logs({ type: "error" })// 设置自定义用户代理
playwright_custom_user_agent({ userAgent: "MyCustomBot/1.0" })
网络请求监控
// 监听网络请求
playwright_expect_response({ id: "login", url: "*/api/login" })
playwright_assert_response({ id: "login", value: "success" })
3. API请求功能
除了浏览器交互，MCP-Playwright还提供了直接的API交互能力：
// 执行GET请求
playwright_get({ url: "https://api.example.com/data" })// 执行POST请求
playwright_post({url: "https://api.example.com/users",value: JSON.stringify({ name: "John" }),headers: { "Content-Type": "application/json" }
})// 其他HTTP方法
playwright_put({ url: "...", value: "..." })
playwright_patch({ url: "...", value: "..." })
playwright_delete({ url: "..." })
使用场景与价值
MCP-Playwright的应用场景非常广泛：
- 自动化测试：AI可以创建、执行和维护Web应用的自动化测试
- 内容抓取：可以智能地从网站提取数据和信息
- 流程自动化：自动完成重复的Web任务，如表单填写、数据输入等
- 体验验证：验证网站的UI/UX功能和用户体验
- 教育演示：可视化展示Web交互过程，辅助教学
- 交互式学习：AI可以实际操作网页，进行更深入的学习和分析
如何安装和使用
MCP-Playwright提供了多种安装方式，让不同环境的开发者都能轻松上手：
NPM安装
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
先在cmd命令行执行上面的命令，注意node需要20以上的版本，node安装可以先安装nvm，nvm的安装教程点击此链接
其他安装方式
MCP-Get安装
npx @michaellatman/mcp-get@latest install @executeautomation/playwright-mcp-server
Smithery安装（专为Claude Desktop）
npx -y @smithery/cli install @executeautomation/playwright-mcp-server --client claude
VS Code安装
code --add-mcp '{"name":"playwright","command":"npx","args":["@executeautomation/playwright-mcp-server"]}'
在Claude配置
下载claude客户端，按右上角file ——> settings
然后选择Developer ——> Edit Config
就找到了json文件
{"mcpServers": {"playwright": {"command": "cmd","args": ["/c","npx","-y","@executeautomation/playwright-mcp-server"]}}
}
找到
claude_desktop_config.json文件，将上面代码的复制在其中
然后重启claude就可以发现有个
run，就可以使用了
在哪些环境中可以使用MCP-Playwright？
MCP-Playwright当前支持多种AI集成环境：
- Claude Desktop
- Cline
- Cursor IDE
- VS Code (通过GitHub Copilot代理)
- 其他支持MCP的环境
结语：AI与Web交互的未来
MCP-Playwright代表了AI与Web交互的一个重要进步。通过这个工具，AI模型不再是被动的信息处理者，而是能够主动探索和交互的Web公民。这为AI辅助测试、内容分析、流程自动化等领域开辟了新的可能性。
随着这类技术的发展，我们可以期待AI在Web领域扮演更加积极的角色，协助我们完成更复杂、更有价值的任务。无论你是开发者、测试工程师还是AI爱好者，MCP-Playwright都值得你关注和尝试。
对于想深入了解这个项目的读者，可以访问MCP-Playwright的GitHub仓库获取更多信息。
你对AI操控浏览器有什么想法？你认为这项技术会如何改变Web开发和测试的未来？欢迎在评论区分享你的观点！