mcp-playwright:基於 Playwright 的 MCP 服務,讓 AI 與網頁實時交互!

導語:

你是否需要一款強大的工具,讓 AI 能夠與網頁實時交互?mcp-playwright 來了!這款基於 Playwright 的 MCP 服務項目,支持 AI 執行打開網頁、點擊按鈕、輸入文字、截圖、運行 JavaScript 等操作,適用於自動化測試、數據抓取、網頁分析等多種場景。無論是開發者、數據科學家,還是 AI 研究者,mcp-playwright 都能爲你提供高效的網頁交互解決方案。本文將爲你全面解析 mcp-playwright 的功能、安裝指南及使用方法,帶你輕鬆玩轉網頁自動化!


正文:

1. mcp-playwright 的核心功能

2. 安裝指南

mcp-playwright 支持多種安裝方式,以下是詳細步驟:

  1. 1. 使用 npm 安裝

    npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
  2. 2. 使用 mcp-get 安裝

    npx @michaellatman/mcp-get@latest install @executeautomation/playwright-mcp-server
  3. 3. 使用 Smithery 安裝

    npx -y @smithery/cli install @executeautomation/playwright-mcp-server --client claude

3. 配置與使用

4. 測試與覆蓋率

mcp-playwright 使用 Jest 進行測試,測試文件位於src/__tests__目錄。以下是運行測試的命令:

測試覆蓋率報告將生成在coverage目錄中。

5. 應用場景

6. 示例代碼

以下是一個簡單的示例,展示如何使用 mcp-playwright 與網頁交互:

const { chromium } = require('playwright');

(async () => {
const browser = await chromium.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com');

// 點擊按鈕
await page.click('button#submit');

// 輸入文字
await page.fill('input#username''myusername');

// 截圖
await page.screenshot({ path: 'screenshot.png' });

// 運行JavaScript
const result = await page.evaluate(() ={
    returndocument.title;
  });
console.log('Page title:', result);

await browser.close();
})();

7. 未來展望

mcp-playwright 將持續優化功能,支持更多網頁操作和複雜場景,幫助開發者更高效地構建 AI 驅動的網頁交互應用。


總結:

mcp-playwright 不僅是一款強大的網頁交互工具,更是 AI 與網頁實時交互的橋樑。無論你是開發者、數據科學家,還是 AI 研究者,mcp-playwright 都能爲你提供高效的網頁自動化解決方案。趕快點擊鏈接,體驗這款工具的強大功能吧!

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來源https://mp.weixin.qq.com/s/ys2NqDvJQnRCi8PLTbQaVA