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AI数字人系统playwright-mcp：能够使大语言模型直接操控浏览器完成复杂任务
laywright-MCP是什么？
laywright-MCP 是一个结合了 Playwright 的跨浏览器能力和模型上下文协议（MCP）的开源工具，它能够使大语言模型（LLM）能够直接操控浏览器完成复杂任务，核心是让LLM通过结构化的可访问性快照与网页交互，而无需依赖屏幕截图或视觉模型，可以用来自动填写网页表单、自动收集网页信息、自动进行网页测试等
laywright-MCP功能特点
浏览器自动化：支持打开网页、点击元素、填写表单、截屏、执行 JavaScript 等操作。
结构化数据交互：基于 Playwright 的可访问性树生成结构化数据，无需视觉模型，适合基于文本的 LLM。
两种模式：提供默认的“快照模式”（Snapshot Mode）和“视觉模式”（Vision Mode），后者可通过截图实现视觉交互。
无头模式支持：可以在后台运行浏览器，不显示界面。
快速轻量：基于 Playwright 的轻量级架构，响应速度快。
laywright-MCP使用场景
自动化测试：创建 ai 驱动的测试场景，模拟真实用户行为。
数据提取：从复杂结构的网站中提取特定数据。
智能 Web 代理：构建能够自动执行复杂任务的代理，如预订旅行、比较价格等。
API 测试：支持发送 HTTP 请求并检查响应内容。
网页导航和表单填写
从结构化内容中提取数据
代理的通用浏览器交互
laywright-MCP安装与配置
1. 安装：通过 npm 全局安装 Playwright-MCP 服务器：
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
2. 配置：在 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的客户端中配置 Playwright-MCP：
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
}
}
}laywright-MCP优势
降低门槛：允许用户通过自然语言指令控制浏览器操作，无需编写复杂代码。
高效性：基于结构化数据的交互方式比传统基于视觉的方法更高效。
灵活性：支持实时生成指令，适应动态变化的页面。
github项目：https://github.com/microsoft/playwright-mcp
