Playwright Testing Framework
使用 Playwright 和 Cursor MCP 服务器的 AI 驱动的测试自动化
lupusludens-se
README
Playwright 测试框架
本项目包含 Zeigo Network Dashboard 的 UI 和 API 测试,使用 Playwright 进行端到端 (E2E) 测试。
我们使用的技术
Playwright 为现代 Web 应用程序提供可靠的端到端测试,具有以下功能:
- 跨浏览器测试支持
- 跨平台测试能力
- 多语言支持(TypeScript、JavaScript、Python、.NET、Java)
- 移动 Web 测试
- 并行测试执行
- 内置调试工具
文档
结构
.vscode/
: 工作区特定设置。ui-tests/specs/
: UI 测试规范。api-tests/specs/
: API 测试规范。pages/
: 页面对象模型 (POM) 文件。utils/
: 实用函数或助手。.env
: 环境变量。.gitignore
: 从版本控制中排除的文件。
前提条件
-
Node.js: 安装 Node.js v20 或更高版本
-
环境设置: 创建一个
.env
文件,包含以下配置:# 基础 URL API_BASE_URL=https://your-api-url UI_BASE_URL=https://your-ui-url
快速开始
-
安装 Playwright 和依赖项:
npm install npx playwright install npm install dotenv
-
安装 VS Code Playwright 扩展:
code --install-extension ms-playwright.playwright
-
运行测试:
测试执行选项
使用 VS Code 测试资源管理器
- 打开 VS Code
- 点击活动栏中的测试图标(烧杯图标)
- 点击播放按钮以运行所有测试
- 或者点击每个测试旁边的播放按钮来运行单个测试
使用命令行
基本测试命令
# 运行所有测试
npx playwright test
# 在有头模式下运行测试
npx playwright test --headed
# 在特定浏览器中运行测试
npx playwright test --project=chromium
# 调试模式
npx playwright test --debug
# 使用 Codegen 生成测试
npx playwright codegen
环境特定测试执行
Windows PowerShell
# 测试环境
$env:CI="true"; $env:target_env="test"; npx playwright test --reporter=list
# PreProd 环境
$env:CI="true"; $env:target_env="preprod"; npx playwright test --reporter=list
macOS/Linux
# 测试环境
CI=1 target_env="test" npx playwright test --reporter=list
# PreProd 环境
CI=1 target_env="preprod" npx playwright test --reporter=list
运行特定测试
# 按测试名称运行
npx playwright test -g "name of my test" --project=chromium
# 运行特定测试文件
npx playwright test tests/specific-test.spec.js
# 运行带有特定标签的测试
npx playwright test --grep @tag_name
浏览器特定测试执行
# Chrome
npm run regression:chromium
# Safari
npm run regression:safari
# 所有浏览器在无头模式下
npm run regression
# 所有浏览器在有头模式下
npm run regression:headed
测试调度器
要以批处理方式运行测试并设置延迟:
.\run_tests_scheduler.bat
测试资源管理器功能
- 🔍 在树状视图中浏览测试
- ▶️ 运行/调试单个测试或测试文件
- 🔄 重新运行失败的测试
- 📊 内联查看测试结果
- 🎯 跳转到测试定义
- 📋 按状态或标签过滤测试
- 🎯 使用断点调试测试
推荐服务器
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。
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。
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Claude Code MCP
一个实现了 Claude Code 作为模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)服务器的方案,它可以通过标准化的 MCP 接口来使用 Claude 的软件工程能力(代码生成、编辑、审查和文件操作)。
@kazuph/mcp-taskmanager
用于任务管理的模型上下文协议服务器。它允许 Claude Desktop(或任何 MCP 客户端)在基于队列的系统中管理和执行任务。
mermaid-mcp-server
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图像。
Jira-Context-MCP
MCP 服务器向 AI 编码助手(如 Cursor)提供 Jira 工单信息。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。

Sequential Thinking MCP Server
这个服务器通过将复杂问题分解为顺序步骤来促进结构化的问题解决,支持修订,并通过完整的 MCP 集成来实现多条解决方案路径。
Curri MCP Server
通过管理文本笔记、提供笔记创建工具以及使用结构化提示生成摘要,从而实现与 Curri API 的交互。