playwright-mcp

playwright-mcp
精选

Playwright MCP 服务器通过允许与网页交互和元素检查,实现了 AI 驱动的 Playwright 测试生成。它与 Cursor 等 IDE 集成,提供实时上下文,从而提高测试的准确性和效率。

Category
访问服务器

README

如何使用 playwright-mcp?

npm version Docs

简介

playwright-mcp (模型上下文协议) 是一个强大的工具,它弥合了 AI 助手和浏览器自动化之间的差距。它使 AI 模型能够与 Web 浏览器交互、检查 DOM 元素、记录用户交互,并以更高的准确性生成 Playwright 测试脚本。本指南将引导您有效地设置和使用 playwright-mcp。

工具

浏览器界面中可用的工具:

浏览器工具箱

  1. 选择 DOM (🎯):单击以选择和捕获页面中的 HTML 元素。使用此功能来记录测试用例的选择器。
  2. 选择图像 (📸):捕获特定元素的屏幕截图。适用于视觉测试或文档编制。
  3. 记录交互 (📋):记录浏览器交互,例如点击、输入和导航。这些交互会自动生成选择器,并且可以作为上下文传递给 MCP 客户端(如 Claude 或 Cursor)以帮助编写测试用例。

MCP 命令

  1. init-browser: 初始化 playwright 浏览器。
  2. get-context: 获取网站上下文,该上下文将用于编写测试用例。
  3. execute-code: 针对当前页面执行自定义 Playwright JS 代码。
  4. get-screenshot: 获取当前页面的屏幕截图。
  5. get-full-dom: 获取当前页面的完整 DOM。(建议改用 get-context)。

了解更多

想要深入了解?查看完整文档:

📖 查看文档

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选