Máy chủ Playwright MCP

Máy chủ “Playwright” MCP làm gì?

Playwright MCP (Model Context Protocol) Server được thiết kế để tự động hóa trình duyệt và API, tích hợp liền mạch với các môi trường phát triển AI như Claude Desktop, Cline, Cursor IDE và nhiều hơn nữa. Bằng cách đóng vai trò là cầu nối giữa các trợ lý AI và khả năng tự động hóa web bên ngoài, nó cho phép các tác nhân AI tương tác lập trình với các trang web, thực hiện các thao tác trình duyệt tự động và truy cập web API. Điều này nâng cao quy trình phát triển bằng cách cho phép các tác vụ như kiểm thử tự động, trích xuất dữ liệu, giám sát website và thao tác trình duyệt trực tiếp. Playwright MCP Server đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển muốn tăng cường công cụ AI của mình với khả năng tự động hóa trình duyệt mạnh mẽ, cho phép hành vi tác nhân thông minh hơn và tích hợp liền mạch với các nguồn lực web bên ngoài.

Danh sách Prompt

Không tìm thấy mẫu prompt cụ thể nào trong các tập tin kho lưu trữ hoặc tài liệu có sẵn.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên rõ ràng nào được Playwright MCP Server cung cấp trong các tập tin hoặc tài liệu hiển thị của kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

Không tìm thấy định nghĩa chi tiết về công cụ nào trong server.py hoặc các tập tin kho lưu trữ hiển thị. Tuy nhiên, dựa trên tên gọi, máy chủ này có thể cung cấp các công cụ tự động hóa trình duyệt, nhưng không có chi tiết cụ thể trong các tập tin.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Kiểm thử trình duyệt tự động
  Các nhà phát triển có thể sử dụng Playwright MCP Server để tự động kiểm thử end-to-end các ứng dụng web trực tiếp từ môi trường phát triển tích hợp AI, giảm bớt gánh nặng kiểm thử thủ công và nâng cao độ tin cậy.

• Trích xuất dữ liệu web và thu thập dữ liệu
  Các tác nhân AI có thể điều hướng website một cách lập trình, trích xuất dữ liệu có cấu trúc và gửi lại cho nhà phát triển, giúp thu thập dữ liệu dễ dàng phục vụ nghiên cứu hoặc phân tích kinh doanh.

• Tương tác và tự động hóa API
  Máy chủ có thể giúp tự động hóa các lệnh gọi API hoặc kiểm thử tích hợp, cho phép nhà phát triển xác thực các endpoint và luồng công việc trong một trình duyệt tự động hóa được kiểm soát.

• Tự động hóa luồng công việc giao diện người dùng
  Các nhà phát triển có thể tự động hóa các thao tác giao diện người dùng phức tạp như gửi biểu mẫu, điều hướng và xử lý nội dung động, giúp đơn giản hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

• Tăng cường tích hợp liên tục (CI/CD)
  Bằng cách tích hợp tự động hóa trình duyệt vào các pipeline CI/CD, các nhóm có thể đảm bảo tính nhất quán của ứng dụng và phát hiện sớm các vấn đề trong quá trình triển khai.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên máy của bạn.
2. Xác định vị trí tập tin cấu hình Windsurf.
3. Thêm Playwright MCP Server vào phần mcpServers với lệnh và tham số phù hợp.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ đã chạy và có thể truy cập.

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

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Chỉnh sửa tập tin cấu hình Claude.
3. Thêm Playwright MCP Server dưới mcpServers.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận tích hợp thành công.

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

Cursor

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Mở tập tin cấu hình Cursor.
3. Thêm Playwright MCP Server vào khối mcpServers.
4. Lưu tập tin và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra trạng thái khả dụng của MCP Server.

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

Cline

1. Kiểm tra Node.js đã được cài đặt.
2. Mở tập tin cấu hình của Cline.
3. Thêm cấu hình Playwright MCP Server.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Thử kết nối với máy chủ.

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

Bảo mật API Key bằng cách sử dụng biến môi trường

Để giữ cho API key an toàn, hãy sử dụng biến môi trường. Ví dụ cấu hình:

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

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, dán thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON này:

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

Khi đã cấu hình xong, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay đổi “playwright-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay thế URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên tài liệu và các tập tin sẵn có, MCP server này rất nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi, tuy nhiên thiếu các chi tiết quan trọng trong các tập tin công khai về prompt, tài nguyên và công cụ. Dự án nhận được nhiều sao và fork trên GitHub, thể hiện sự quan tâm và sử dụng mạnh mẽ từ cộng đồng. Tuy vậy, việc thiếu tài liệu chi tiết về prompt, tài nguyên và công cụ khiến người dùng mới khó có thể sử dụng ngay mà không cần tìm hiểu sâu hơn.

Điểm MCP

Ý kiến của chúng tôi:
MCP server này đạt điểm 6/10. Nó phổ biến và được sử dụng rộng rãi, nhưng việc thiếu các định nghĩa về prompt, tài nguyên và công cụ trong kho lưu trữ làm hạn chế khả năng sử dụng ngay mà không cần khám phá hoặc tra cứu tài liệu sâu hơn. Việc có LICENSE và chỉ số GitHub mạnh là điểm cộng, nhưng cấu trúc nội bộ minh bạch và dễ tiếp cận hơn sẽ giúp nâng cao điểm số của dự án này.