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AI數字人系統playwright-mcp：能夠使大語言模型直接操控瀏覽器完成復雜任務
laywright-MCP是什么？
laywright-MCP 是一個結合了 Playwright 的跨瀏覽器能力和模型上下文協議（MCP）的開源工具，它能夠使大語言模型（LLM）能夠直接操控瀏覽器完成復雜任務，核心是讓LLM通過結構化的可訪問性快照與網頁交互，而無需依賴屏幕截圖或視覺模型，可以用來自動填寫網頁表單、自動收集網頁信息、自動進行網頁測試等
laywright-MCP功能特點
瀏覽器自動化：支持打開網頁、點擊元素、填寫表單、截屏、執行 JavaScript 等操作。
結構化數據交互：基于 Playwright 的可訪問性樹生成結構化數據，無需視覺模型，適合基于文本的 LLM。
兩種模式：提供默認的“快照模式”（Snapshot Mode）和“視覺模式”（Vision Mode），后者可通過截圖實現視覺交互。
無頭模式支持：可以在后臺運行瀏覽器，不顯示界面。
快速輕量：基于 Playwright 的輕量級架構，響應速度快。
laywright-MCP使用場景
自動化測試：創建 ai 驅動的測試場景，模擬真實用戶行為。
數據提取：從復雜結構的網站中提取特定數據。
智能 Web 代理：構建能夠自動執行復雜任務的代理，如預訂旅行、比較價格等。
API 測試：支持發送 HTTP 請求并檢查響應內容。
網頁導航和表單填寫
從結構化內容中提取數據
代理的通用瀏覽器交互
laywright-MCP安裝與配置
1. 安裝：通過 npm 全局安裝 Playwright-MCP 服務器：
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
2. 配置：在 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的客戶端中配置 Playwright-MCP：
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
}
}
}laywright-MCP優勢
降低門檻：允許用戶通過自然語言指令控制瀏覽器操作，無需編寫復雜代碼。
高效性：基于結構化數據的交互方式比傳統基于視覺的方法更高效。
靈活性：支持實時生成指令，適應動態變化的頁面。
github項目：https://github.com/microsoft/playwright-mcp
