خادم Playwright MCP

ماذا يفعل خادم “Playwright” MCP؟

تم تصميم خادم Playwright MCP (بروتوكول سياق النماذج) لأتمتة المتصفحات وواجهات برمجة التطبيقات (API)، مع تكامل سلس مع بيئات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل Claude Desktop وCline وCursor IDE وغيرها. يعمل كحلقة وصل بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وإمكانيات أتمتة الويب الخارجية، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل البرمجي مع المواقع الإلكترونية، وتنفيذ إجراءات متصفح مؤتمتة، والوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات. يعزز هذا سير عمل التطوير من خلال تمكين مهام مثل الاختبار الآلي، واستخلاص البيانات، ومراقبة المواقع، والتحكم المباشر في المتصفح. خادم Playwright MCP ذو قيمة خاصة للمطورين الذين يسعون لتعزيز أدوات الذكاء الاصطناعي لديهم بأتمتة متصفح قوية، مما يمكّن من سلوكيات وكيل أكثر تطوراً وتكاملاً سلساً مع الموارد الخارجية للويب.

قائمة الموجهات

لم يتم العثور على قوالب موجهات محددة في ملفات المستودع المتاحة أو الوثائق.

قائمة الموارد

لم يتم توضيح موارد صريحة يوفرها خادم Playwright MCP في ملفات المستودع الظاهرة أو الوثائق.

قائمة الأدوات

لم يتم العثور على تعريفات أدوات مفصلة في server.py أو الملفات الظاهرة في المستودع. ومع ذلك، وبناءً على الاسم، من المرجح أن يوفر الخادم أدوات أتمتة متصفح، لكن لا توجد تفاصيل في الملفات.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• اختبار المتصفح الآلي
  يمكن للمطورين استخدام خادم Playwright MCP لأتمتة اختبار التطبيقات الويب من البداية إلى النهاية مباشرة من بيئات تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، مما يقلل من عبء الاختبار اليدوي ويزيد من الموثوقية.

• استخلاص الويب واستخراج البيانات
  يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التنقل برمجياً في المواقع، واستخلاص بيانات منظمة، وإعادتها للمطورين، مما يسهّل جمع البيانات للبحث أو استخبارات الأعمال.

• التفاعل مع API والأتمتة
  يمكن للخادم تسهيل أتمتة استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات (API) أو اختبار التكامل، مما يمكّن المطورين من التحقق من نقاط النهاية وسير العمل ضمن سياق متصفح مؤتمت.

• أتمتة سير العمل في الواجهة
  يمكن للمطورين أتمتة تفاعلات واجهة المستخدم المعقدة، مثل إرسال النماذج، والتنقل، والتعامل مع المحتوى الديناميكي، مما يبسط المهام المتكررة.

• تعزيز التكامل المستمر
  من خلال دمج أتمتة المتصفح في خطوط CI/CD، يمكن للفرق ضمان اتساق التطبيق واكتشاف المشكلات مبكراً في عملية النشر.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js على جهازك.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم Playwright MCP إلى قسم mcpServers بالأمر والمعاملات المناسبة.
4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه.

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

Claude

1. ثبّت Node.js إذا لم يكن مثبتاً بالفعل.
2. حرر ملف إعدادات Claude.
3. أضف خادم Playwright MCP تحت mcpServers.
4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. تحقق من نجاح التكامل.

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

Cursor

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. افتح ملف إعدادات Cursor.
3. أدرج خادم Playwright MCP في كتلة mcpServers.
4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من توفر خادم MCP.

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

Cline

1. تحقق من تثبيت Node.js.
2. افتح ملف إعدادات Cline.
3. أضف إعدادات خادم Playwright MCP.
4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. اختبر الاتصال بالخادم.

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

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة

للحفاظ على أمان مفاتيح API، استخدم متغيرات البيئة. مثال على الإعدادات:

{
  "mcpServers": {
    "playwright-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@executeautomation/mcp-playwright@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "playwright-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، أصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “playwright-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP خاصتك.

نظرة عامة

استناداً إلى الوثائق وتوفر الملفات، فإن خادم MCP معروف على نطاق واسع ومتبنى بشكل كبير، لكنه يفتقر إلى تفاصيل مهمة في الملفات العامة حول الموجهات والموارد والأدوات. المشروع يحظى بعدد كبير من النجوم والتفرعات، مما يدل على اهتمام واستخدام قوي من المجتمع. ومع ذلك، فإن نقص التوثيق التفصيلي للموجهات والموارد والأدوات يحد من قابليته للاستخدام الفوري للمستخدمين الجدد.

تقييم MCP

رأينا:
يحصل هذا الخادم MCP على تقييم 6 من 10. إنه شائع ومستخدم على نطاق واسع، ولكن نقص تعريفات الموجهات والموارد والأدوات الظاهرة في المستودع يحد من قابليته للاستخدام دون استكشاف أو توثيق أعمق. وجود رخصة وعدد قوي من النجوم على GitHub من الإيجابيات، لكن هيكل داخلي أكثر وضوحاً وسهولة في الوصول من شأنه أن يحسن تقييمه.