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

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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。

image

image

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

文末彩蛋: 关注公众号后对话框回复“简历”,获取万人求职简历模板库,如下图所示。

图片

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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