用 Playwright MCP 让 AI 改它自己写的屎山代码
itomcoil 2025-04-26 18:46 23 浏览
在AI编程领域,我们常常陷入反复修改代码的繁琐流程。本文将介绍如何借助Playwright MCP,让AI自主检测并修复其生成的代码问题,实现开发流程的高效闭环,大幅提升编程效率。
在用AI编程开发产品的时候,尤其是网站类的产品,小到一个HTML页面,大到一个功能网站,我们的常规操作是:
1. 在AI编程软件(例如Cursor、Claude)中,给AI发请求
2. 等待AI完成代码,然后打开网站,检查哪里有不对的地方
3. 把不对的地方截图、或者把控制台输出复制,回到编程软件,发给AI,让AI给新的代码
如此循环
,最终完成网站的开发。
发现没有,整个开发过程,我们都是在给AI打工,不断从编程软件和网站之间切换,频繁给主子反馈您写的代码哪里有问题。
这个姿态不对!太费时间了!!
最直接的解决方案就是让AI自己打开网站,让它看自己写的屎山代码跑出来是什么样子的,让它自己看控制台的输出有什么问题,然后自行去解决!!
这个场景,放在以前,可以说是荒诞,但现在成了现实!
我们可以利用MCP的能力,让AI调用浏览器,然后截图、看输出,这样就闭环了。
今天饼干哥哥就教大家怎么实现这个能力,让AI彻底变成我们的牛马!!
今天我们的主角是「Playwright」,一个强大的自动化测试工具,由微软开发,用于测试网页应用。它能模拟用户操作,如点击、输入、滚动等。常见于爬虫场景。
以前我们用js或者python里写代码,让Playwright根据我们的代码逻辑去打开网站、登陆账号、获取信息等。
现在,我们是要让AI自行去判断怎么使用Playwright完成上述的操作。
这里就需要用到MCP Server—— @
executeautomation/playwright-mcp-server
上图中,都是playwright mcp server提供的能力,可供AI调用:
1. playwright_screenshot
- 用途:截取网页或元素的屏幕截图。
- 场景:测试时验证页面渲染效果,或记录自动化操作后的页面状态。
2. playwright_fill
- 用途:自动填写表单输入框内容(如登录框、搜索框)。
- 场景:模拟用户输入,测试表单提交功能或批量填表。
3. playwright_select
- 用途:操作下拉菜单选择特定选项。
- 场景:测试下拉选项的交互逻辑(如筛选条件选择)。
4. playwright_hover
- 用途:模拟鼠标悬停在元素上的行为。
- 场景:测试悬停触发的动态效果(如菜单弹出、Tooltip)。
5. playwright_expect_response
- 用途:验证特定网络请求的响应(如接口返回状态码、数据)。
- 场景:确保前端操作触发的后端接口符合预期(如提交订单后的API响应)。
6. playwright_get_visible_text
- 用途:获取页面上可见的文本内容。
- 场景:断言页面内容是否正确显示(如成功提示、错误信息)。
7. playwright_drag
- 用途:模拟拖拽元素操作(如文件上传、排序)。
- 场景:测试拖拽交互功能是否正常。
8. playwright_save_as_pdf
- 用途:将当前页面保存为 PDF 文件。
- 场景:生成页面快照报告或存档关键页面状态。
ok,接下来看怎么用上这个工具。 以 Cursor 为例。
首先,要安装。
先安装好 node.js
然后在 cursor 命令行下输入以下命令安装~
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
接着需要在 Cursor 配置这个 MCP 服务
如图:右上角设置-MCP- add new global MCP server
在自动新开的窗口下,输入以下的内容:
{
“mcpServers”:{
“playwright-mcp-server”:{
“command”:”npx”,
“args”:[
“-y”,
“@executeautomation/playwright-mcp-server”
]
}}}
接着,重启 Cursor, 回到 MCP 的设置页面就能看到下图这样的,必须是绿灯,证明已经开启了。
接下来就直接在 Agent 模式向 AI 正常发请求,最好用 claude3.7 能比较好调用 MCP
如果你怕 AI 不调 MCP 可以显性地让他执行
例如我一个网站,在登录的时候出问题了,如下图,我就发需求:
我的网站 http://localhost:5173 在登陆的时候报错了,账号是 admin,密码是 admin,请你Playwright MCP 访问尝试登录后看问题是什么,然后解决。
从图中,我们可以看到 AI 调用了 MCP 里的多个工具:打开网站-输入账号密码-点击登录-查看控制台输出-然后读取问题后-就先修复代码-最后重新执行一遍检查。
如下图,喜闻乐见地,帮我下修复好了这个问题!!
本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】,微信公众号:【饼干哥哥数据分析】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。
题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。
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