Playwright MCP 是微软开源的工具，它赋予 AI 助手像人类一样操作浏览器的能力，包括自动浏览、截图、测试代码生成和数据抓取等。该工具易于安装和配置，支持多种 AI 客户端，并提供丰富的页面交互和内容捕获功能，可应用于电商、数据采集、测试自动化和社交媒体等多个领域，极大地提高了效率。

🖱️ 页面交互操作：Playwright MCP 提供了诸如点击、输入、鼠标悬停和拖拽等功能，使得 AI 助手能够模拟用户在浏览器中的各种操作，实现与网页的交互。

📷 内容捕获工具：该工具支持截图和 PDF 导出功能，用户可以截取全页面或特定元素，并导出为 PDF 文件，方便保存和分享页面内容。

🌐 数据监控分析：Playwright MCP 能够监控网络请求和获取控制台日志，同时提供页面快照功能，帮助用户分析页面数据和性能。

🤖 自动化测试生成：用户可以使用 browser_generate_playwright_test 功能，通过定义步骤来生成 Playwright 测试脚本，实现 UI 测试自动化。

💡 实际应用场景：Playwright MCP 广泛应用于电商价格监控、数据采集、测试自动化和社交媒体等多个领域，例如自动抓取新闻、生成数据报告、进行 UI 测试等。

Playwright MCP：让 AI 拥有浏览器自动化超能力！

🚀 Microsoft 开源的 Playwright MCP 服务器，让你的 AI 助手能够像人类一样操作浏览器！

🌟 什么是 Playwright MCP？

Playwright MCP（Model Context Protocol）是微软开源的一个强大工具，它让 AI 助手能够：

🔍 自动浏览网页 - 导航、点击、输入📸 截图和录制 - 捕获页面内容和用户交互🧪 生成测试代码 - 自动创建 Playwright 测试脚本📊 数据抓取 - 提取网页信息和内容🎯 表单填写 - 自动化表单提交和数据输入

📈 项目热度

⭐ 11.2k+ Stars - GitHub 上备受关注🍴 735+ Forks - 活跃的开源社区📦 最新版本: v0.0.28 (2025年6月1日)

🛠️ 快速安装配置

Playwright MCP 需要在支持 MCP 的 AI 客户端中进行配置，以下是各个客户端的安装方法：

🎯 在 VS Code 中安装

方法一：UI 界面安装

打开 VS Code 设置搜索 "MCP"添加新的 MCP 服务器配置

方法二：命令行安装

# 使用 VS Code CLI 一键安装code --add-mcp '{"name":"playwright","command":"npx","args":["@playwright/mcp@latest"]}'

方法三：手动配置 在 VS Code 的 MCP 配置中添加：

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

🎯 在 Cursor 中安装

打开 Cursor Settings

导航到 MCP 部分

点击 Add new MCP Server

配置如下：

Name: playwright（或任意名称）Command Type: commandCommand: npx @playwright/mcp

或者直接使用配置文件：

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

🎯 在 Windsurf 中安装

按照 Windsurf MCP 文档 的指引，使用以下配置：

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

🎯 在 Claude Desktop 中安装

按照 Claude Desktop MCP 安装指南在配置文件中添加：

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

✅ 安装验证

配置完成后，重启对应的 AI 客户端，在聊天中你应该能看到 Playwright 相关的工具可用。可以尝试询问：

"请帮我打开 example.com 并截图"

如果配置成功，AI 助手将能够执行浏览器操作。

🎯 核心功能详解

1. 页面交互操作

🖱️ 点击和输入

browser_click - 智能点击页面元素browser_type - 模拟键盘输入browser_hover - 鼠标悬停效果browser_drag - 拖拽操作

🧭 页面导航

browser_navigate - 打开指定网址browser_navigate_back - 返回上一页browser_navigate_forward - 前进到下一页

2. 内容捕获工具

📷 截图功能

// 全页面截图browser_take_screenshot({  filename: "webpage.png",  raw: false  // JPEG 压缩格式})// 元素截图browser_take_screenshot({  element: "登录按钮",  ref: "#login-btn"})

📄 PDF 导出

browser_pdf_save({  filename: "report.pdf"})

3. 数据监控分析

🌐 网络请求监控

browser_network_requests - 查看所有网络请求browser_console_messages - 获取控制台日志

👀 页面快照

browser_snapshot - 获取页面可访问性信息（推荐用于操作）

4. 标签页管理

🗂️ 多标签操作

browser_tab_new - 创建新标签页browser_tab_select - 切换标签页browser_tab_close - 关闭标签页browser_tab_list - 列出所有标签页

5. 高级功能

🤖 自动化测试生成

browser_generate_playwright_test({  name: "用户登录测试",  description: "测试用户登录流程",  steps: [    "打开登录页面",    "输入用户名和密码",     "点击登录按钮",    "验证登录成功"  ]})

📁 文件上传

browser_file_upload({  paths: ["/path/to/file1.pdf", "/path/to/file2.jpg"]})

💡 实际应用场景

🛒 电商场景

价格监控: 定期检查商品价格变化库存提醒: 自动检测商品库存状态比价分析: 跨平台价格对比

📊 数据采集

新闻抓取: 自动收集最新资讯报告生成: 定期生成数据报告竞品分析: 监控竞争对手动态

🧪 测试自动化

回归测试: 自动化 UI 测试性能监控: 页面加载时间检测兼容性测试: 跨浏览器测试

📱 社交媒体

内容发布: 批量发布社交媒体内容数据统计: 自动收集互动数据粉丝管理: 批量关注/取消关注

🔧 配置示例

基础配置文件

{  "mcpServers": {    "playwright": {      "command": "npx",      "args": ["@playwright/mcp"],      "env": {        "BROWSER": "chromium",        "HEADLESS": "true"      }    }  }}

进阶配置选项

{  "browser": "chromium",     // 浏览器类型  "headless": true,          // 无头模式  "viewport": {              // 视窗大小    "width": 1280,    "height": 720  },  "timeout": 30000,          // 超时设置  "slowMo": 100             // 操作延迟}

⚡ 快速上手示例

示例 1：自动搜索并截图

// 1. 打开搜索引擎await browser_navigate({url: "https://www.google.com"})// 2. 输入搜索关键词await browser_type({  element: "搜索框",  text: "Playwright MCP",  submit: true})// 3. 等待结果加载await browser_wait_for({text: "搜索结果"})// 4. 截图保存await browser_take_screenshot({  filename: "search_results.png"})

示例 2：表单自动填写

// 1. 打开表单页面await browser_navigate({url: "https://example.com/form"})// 2. 填写表单字段await browser_type({  element: "姓名输入框",  text: "张三"})await browser_type({  element: "邮箱输入框",   text: "zhangsan@example.com"})// 3. 选择下拉选项await browser_select_option({  element: "城市选择",  values: ["北京"]})// 4. 提交表单await browser_click({element: "提交按钮"})

🎯 最佳实践建议

1. 性能优化

✅ 使用无头模式提高执行速度✅ 合理设置超时时间✅ 批量操作减少页面跳转

2. 稳定性保障

✅ 添加适当的等待时间✅ 使用 try-catch 错误处理✅ 实现重试机制

3. 安全考虑

✅ 避免硬编码敏感信息✅ 使用环境变量管理配置✅ 定期更新依赖版本

🚀 进阶技巧

1. 并发执行

// 同时打开多个标签页处理不同任务const tasks = [  browser_tab_new({url: "https://site1.com"}),  browser_tab_new({url: "https://site2.com"}),  browser_tab_new({url: "https://site3.com"})]

2. 数据导出

// 组合使用截图和 PDF 导出await browser_take_screenshot({filename: "preview.png"})await browser_pdf_save({filename: "full_report.pdf"})

3. 智能等待

// 等待特定文本出现/消失await browser_wait_for({text: "加载完成"})await browser_wait_for({textGone: "正在加载..."})

📚 学习资源

📖 官方文档: npmjs.com/package/@pl…🐙 GitHub 仓库: github.com/microsoft/p…🎓 Playwright 官网: playwright.dev

🤝 社区支持

💬 GitHub Issues: 报告 bug 和功能请求📢 社区讨论: 参与开源社区建设🔄 定期更新: 关注版本发布动态

总结

Playwright MCP 为 AI 助手提供了强大的浏览器自动化能力，无论是数据抓取、测试自动化还是日常的重复性网页操作，都能大大提高效率。

🌟 立即开始你的 Playwright MCP 之旅吧！

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