MCP-Playwright：AI自动化神器，一款超级好用的自动化测试框架！

在软件开发与测试领域，自动化测试早已成为提升效率、保障质量的核心工具。然而，传统自动化测试框架往往面临代码编写繁琐、跨工具协作困难、操作复杂等痛点。

而今天，给大家介绍一款自动化测试工具：MCP-Playwright，它融合了先进的 AI 技术，不仅能让AI直接操控浏览器，更是通过标准化协议打通了测试工具链，让自动化测试变得像“说话一样简单”，为自动化测试带来了全新的体验。

1、Playwright MCP是个啥东西？

Playwright MCP是一个将大型语言模型（LLM）的强大语言理解与生成能力和 Playwright 卓越的浏览器自动化功能深度融合的创新框架。

Playwright 作为一款知名的开源自动化测试和浏览器操控库，本身就支持 Chrome、Firefox 和 Safari 等多种主流浏览器，能够模拟用户在浏览器中的各种操作，像点击按钮、填写表单、滚动页面、截取屏幕截图等。

而 MCP（Model Context Protocol）作为模型上下文协议，专为大型语言模型（LLM）设计。

它像一座桥梁连接了大语言模型（如Claude、GPT-4）与Playwright浏览器引擎。

传统自动化测试需要人工编写XPath/CSS选择器，而MCP-Playwright只需用自然语言描述需求，AI就能自动解析页面结构并执行操作。

它的工作原理极具创新性。当用户输入一条自然语言指令，例如 “测试某电商网站商品详情页的图片加载是否正常”，指令首先会被发送到与之集成的 LLM。LLM 运用先进的自然语言处理算法，对指令进行深度解析，理解其中的关键信息，如操作的目标网站（某电商网站）、核心动作（测试图片加载）以及特定页面（商品详情页）。随后，LLM 依据 Playwright 的 API 规则，生成相应的可执行代码。以刚才的指令为例，可能生成类似这样的 Python 代码（假设使用 Python 语言结合 Playwright 库）：

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch()
    page = browser.new_page()
    page.goto('https://www.cnblogs.com/jinjiangongzuoshi/p/18730620')
    page.wait_for_selector('img.product - image')
    image_loaded = page.evaluate('() => document.querySelector("img.product - image").complete')
    if image_loaded:
        print("图片加载正常")
    else:
        print("图片加载异常")
    browser.close()

2、快速使用

MCP Playwright 的安装过程简单，支持多种方式，尤其是对 Claude 的兼容让它格外友好。由于它是一个前端类型项目，所以本地只需要安装 npm 工具即可。

只需要一下四步即可：

1、克隆项目

git clone https://github.com/executeautomation/mcp-playwright.git

2、安装依赖

npm install

3、构建代码

npm run build
npm link

或者直接：npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server

4、配置Claude Desktop，打开 claude-desktop-config.json 文件

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "--directory",
        "/your-playwright-mcp-server-clone-directory",
        "run",
        "@modelcontextprotocol/playwright-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

设置正确，你应该会看到Playwright MCP服务器指向你的本地机器源代码。

3、最后

Playwright MCP作为开源的 AI 网页自动化工具，可以让 Claude、GPT-4o 等 LLM 具备真实网页交互能力，实现 浏览器操作、数据抓取、JavaScript 执行、网页截图 等功能。

适用于自动化测试、信息抓取、SEO 竞品分析、AI 智能代理等任务。

如果你希望让 AI 更智能地处理网页任务，不妨试试 Playwright MCP Server。

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GitHub 项目地址：https://github.com/executeautomation/mcp-playwright

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