什么是模型上下文协议（MCP）

Model Context Protocol(模型上下文协议)是一个开源的标准，用于将人工智能应用与外部系统连接起来。

通过MCP，像Claude或ChatGPT这样的AI应用可以连接数据源（如本地文件，数据库）、工具（如搜索引擎，计算器）和工作流程（如专门提示）-使它们能够访问关键信息并执行任务。

Playwright MCP

1、安装

1、直接使用npx（不用全局安装）

前提：node版本20或更晚

MCP客户端：MCP Client、VS Code、Claude Code

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npx @playwright/mcp@latest

官方推荐配置：

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

2、全局安装

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npm install -g @playwright/mcp

检查：

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playwright-mcp --version

Python 调用

1、安装Python MCP

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python -m pip install mcp

它是Anthropic提出的MCP（Model Context Protocol， 模型上下文协议）的Python实现。

Python的mcp库主要用于：

1、开发MCP Server（给AI提供工具）

2、开发MCP Client（让Python Agent调用MCP工具）

3、连接外部MCP服务（例如Playwright MCP，数据库 MCP，文件MCP）

官方SDK支持创建Server、Client、以及Stdio、SSE、Streamable HTTP等通信方式。

通过python mcp实现playwright MCP工具调用

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from mcp import ClientSession

from mcp.client.stdio import (stdio_client,stdioServerParameters)
"""
启动playwright MCP服务
"""
params = StdioServerParameters(
	command="npx",
    args=[
        "@playwright/mcp@latest"
    ]
)

async def run():
    async with stdio_client(params) as (read, write): #创建client与MCP服务之间的通信，通信方式是stdio_client
        async with ClientSession(read,write) as session: #创建MCP Session
            await session.initialize()  #初始化playwright MCP 会话
            
            result = await session.call_tool(
            	"browser_navigate",
                {
                    "url":"https://www.baidu.com"
                }
            )  #调用Tool
            
            tools_result = await session.list_tools()
            
            for tool in tools_result.tools:
                print("工具名称："，tool.name)
                print("工具参数："，tool.input_schema)

AI Agent结合Playwright MCP可实现自动化测试或AI Agent结合pytest+Playwright，届时多元化的技术融合，一种依赖LLM辅助自动化测试的全新面孔。