• 一、软件/工具简介
• 二、使用方法
• 1. 安装 Playwright MCP
• 2. 初始化浏览器
• 3. 结合 AI 使用（示例）
• AI 会自动识别页面元素并操作
• 3. 使用Cherry Studio工具
• 三、优势亮点
• 四、扩展推荐
• 同类工具对比
• 五、总结语

大家好，我是善忘。今天给大家推荐一款由微软开发的神器——Playwright MCP。如果你是一名开发者、测试工程师，或者经常需要和网页自动化打交道，那这款工具绝对能让你事半功倍！

一、软件/工具简介

Playwright MCP（Model Context Protocol）是微软基于 Playwright 构建的一个开源项目，旨在通过标准化协议，让大型语言模型（如 GPT-4）能够更高效地与浏览器自动化工具交互。简单来说，它让 AI 能“操作浏览器”，实现自动化测试、数据抓取、内容生成等任务。

核心功能：

• 浏览器自动化：支持 Chromium、Firefox、WebKit 等多种浏览器引擎。

• AI 集成：通过 MCP 协议，让 LLM 直接控制浏览器操作。

• 跨平台支持：Windows、macOS、Linux 全平台兼容。

• 多语言支持：JavaScript/TypeScript、Python、.NET、Java 等。

二、使用方法

1. 安装 Playwright MCP

首先，你需要安装 Node.js（>=16），然后通过 npm 安装：

npm install @microsoft/playwright-mcp

或者使用 Python：

pip install playwright-mcp

2. 初始化浏览器

安装完成后，初始化 Playwright 并启动浏览器：

const { chromium } = require(‘playwright-mcp’);
​
(async () => {
const browser = await chromium.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto(‘https://example.com’);
// 进行后续操作…
await browser.close();
})();

3. 结合 AI 使用（示例）

Playwright MCP 最强大的地方在于与 AI 结合。你可以通过 MCP 服务器，让 LLM 控制浏览器操作。例如，让 AI 自动填写表单并提交：

from playwright_mcp import PlaywrightMCP
​
mcp = PlaywrightMCP()
await mcp.start()

AI 会自动识别页面元素并操作

3. 使用Cherry Studio工具

如何安装就不说了， 只说下配置，代码如下：

{
“mcpServers”: {
“playwright”: {
“command”: “npx”,
“args”: [
“@playwright/mcp@latest”
]
}
}
}

图形化配置如下图：

使用效果如下：

三、优势亮点

1. 免费开源：完全免费，代码公开，可自定义扩展。

2. AI 加持：通过 MCP 协议，与 LLM 无缝集成，自动化更智能。

3. 跨平台：支持所有主流操作系统和浏览器。

4. 无广告/高颜值：简洁的 API 设计，开发体验极佳。

5. 插件丰富：社区提供了大量插件（如截图、录屏、性能分析）。

四、扩展推荐

同类工具对比

小技巧：

• 结合 playwright-test 进行更高效的测试。

• 使用 playwright-codegen 录制操作生成代码。

五、总结语

Playwright MCP 不仅是自动化测试的利器，更是未来 AI 与浏览器交互的重要基础设施。越早用上越早受益，赶紧试试吧！ 👉 开源地址：https://github.com/microsoft/playwright-mcp

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