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微软Playwright MCP服务器,AI模型与前端开发的新桥梁。 核心内容: 1. MCP:AI模型与数据源的新连接方式 2. Playwright MCP:浏览器自动化与LLM的交互 3. Playwright MCP的安装与配置指南
大家好,很高兴又见面了,我是"前端技术进阶"
MCP(Model Context Protocol,简称 MCP)是将 AI 模型连接到数据源和工具的标准方式,其允许 AI 访问其最初训练范围之外的信息和功能,MCP 就像 AI 系统的通用连接器。
就像标准端口让不同的设备协同工作一样,MCP 让不同的 AI 模型连接到相同的工具和数据源。这意味着开发人员可以构建一次工具,并使其与任何支持 MCP 的 AI 模型一起工作,类似于 AI 应用程序的 USB-C 端口。
AI 模型擅长生成内容和推理,但受到训练数据的限制,而 MCP 通过在需要时让它们访问外部资源来解决此问题。
Playwright MCP 是一种模型上下文协议服务器,其使用 Playwright 提供浏览器自动化功能。此服务器使 LLM 能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,无需屏幕截图或视觉调整模型。
Playwright MCP 主要特点包括:
Playwright MCP 的典型用例包括:
下面是典型的 Playwright MCP 的配置示例:
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": [
"@playwright/mcp@latest"
]
}
}
}
目前 Playwright MCP 在 Github 通过 Apache-2.0 协议开源,有超过 6k 的 star,NPM 周下载量 16k+,是一个值得关注的前端优质开源项目。
开发者可以使用 VS Code CLI 安装 Playwright MCP 服务器:
// For VS Code
code --add-mcp '{"name":"playwright","command":"npx","args":["@playwright/mcp@latest"]}'
// For VS Code Insiders
code-insiders --add-mcp '{"name":"playwright","command":"npx","args":["@playwright/mcp@latest"]}'
安装后,Playwright MCP 服务器将可与 VS Code 中的 GitHub Copilot 代理一起使用。Playwright MCP 将推出采用新配置文件的 Chrome 浏览器,位于以下位置:
- `%USERPROFILE%\AppData\Local\ms-playwright\mcp-chrome-profile` on Windows
- `~/Library/Caches/ms-playwright/mcp-chrome-profile` on macOS
- `~/.cache/ms-playwright/mcp-chrome-profile` on Linux
所有登录信息都将存储在该配置文件中,如果想清除离线状态,可以在会话之间将其删除。
同时 Playwright MCP 也支持在无头浏览器环境中使用,例如:
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": [
"@playwright/mcp@latest",
"--headless"
]
}
}
}
最后,开发者如果有需求,甚至可以通过编程方式接入:
import {createServer} from '@playwright/mcp';
const server = createServer({
launchOptions: {headless: true}
});
transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
server.connect(transport)
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