Playwright MCP浏览器自动化指南

你是否也曾厌倦了在编程软件和浏览器之间来回切换，只为了验证AI生成的代码能不能正确运行？现在，借助 Playwright MCP（Model Context Protocol），你可以让AI亲自操作浏览器，实时查看代码执行效果，甚至自动修复运行中出现的问题。

这篇文章将一步步带你配置和使用 Playwright MCP，让AI真正成为你的浏览器自动化助手——从此不是你围着它转，而是它主动为你“打工”。

一、什么是Playwright MCP？为什么你需要它？

Playwright MCP是一个基于Model Context Protocol的服务器，它在大语言模型（LLM）和Playwright浏览器自动化框架之间架起了一座桥梁。简单来说，它让AI能够理解和操作网页，而不是仅仅生成可能出错的代码。

与传统方式的对比

特性	传统方式	Playwright MCP
交互方式	依赖视觉模型识别像素	直接解析DOM树结构
响应速度	慢（图像处理延迟高）	快（轻量级数据交换）
确定性	易受UI变化影响	高（精准元素定位）
资源消耗	高（GPU密集型）	低（CPU友好）
使用体验	需手动切屏验证和调试	AI自主验证和修复

二、安装与配置：一步步带你搞定

环境准备

首先确保你的系统已安装：

• Node.js v16+ 或 Python 3.8+

• 一款支持MCP的客户端（如Cursor、VS Code、Claude Desktop）

安装Playwright MCP服务器

打开终端，执行以下命令：

# 全局安装Playwright MCP服务器
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server

# 或者使用微软官方版本
npm install -g @playwright/mcp

安装浏览器驱动（如果系统没有的话）：

# 安装Playwright浏览器驱动
npx playwright install

配置客户端（以Cursor为例）

1. 打开Cursor，点击右上角设置图标

2. 选择MCP选项

3. 点击Add new global MCP server

4. 在配置窗口中输入以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "playwright-mcp-server": {
      "command": "npx",
&nb