微软开源的现代化Web自动化框架Playwright 已经可以进行MCP 服务对接了。对接后可以使用口语化的表达来让AI 调用其MCP能力进行web测试，操作MCP 的每个步骤都可见，如果你有长时间的测试或研究任务可以尝试安装对接下（MCP 操作方式还是比较耗Token的所以研究学习的话可使用免费的Trae，Playwright cli 方式比较省token 但入门学习门槛还是有一点的）。

一、安装Playwright MCP服务器

确保已安装 Node.js v16+ 或 Python 3.8+

# 配置国内源（可选，如果你发现npm 下载比较慢的话）
npm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# 使用npm全局安装
npm install -g @playwright/mcp

下图是切换国内源后安装的，速度很快 ↓

继续装Playwright所需的浏览器，我装了快一个小时，这个没有加速源

npx playwright install

二、在Trae 中添加MCP 服务

Trae的设置（右上角小齿轮） —— MCP —— 添加 —— 手动配置。

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

设置后，记得打开需要等一段时间，如果不行就重启Trae 后再试，注意这个MCP 需要添加到智能体中使用，默认Builder with MCP是默认会调用的。出现绿色√ 就说明连接MCP服务成功了。

三、在Trae 中使用

一般来说越是复杂的web页面，越需要你指令清晰，哪个菜单名字、按钮名字、先点哪里再点哪里，最好能讲清除不然就得靠AI 猜测，然后就按它自己的想法去点页面或让你手动确认了。

下面是一个简单的演示，注意聊天窗口上智能体那边先切成【@Builder with MCP】,然后发送指令：

打开百度搜索，百度一下 伊朗新闻

上面的页面可以不用关，继续聊天让他帮你干活，来点正常的测试吧

打开这个网址 https://www.xxxxx.com/login.html 然后使用用户名ranjuan 密码 123456 进行登录

登录成功后，菜单信息已经抓取到了，你可以继续在聊天窗口里面给它发指令任务，尽量就是把你人的操作顺序、步骤、按钮名称告诉它就行。

你也可以让AI 把刚才的步骤生成Playwright 脚本！这里打我脸了，网页登录页面的验证码是文字，不是图片所以脚本直接就读出来了，汗……

注意如果想要python脚本运行，需要使用pip安装playwright （上面只是npm 安装的mcp），如果你的脚本跑不起来可以让AI 给你安装解决，这里不再赘述。

也可以让它点击导出功能，给你下载导出订单表。

四、推荐使用方式

首先是在Trae中来免费用，其次是把你想要测试或者自动化操作的内容，先跟AI MCP 聊天操作好（确保指令清晰、步骤准确），没问题后再让它写成Playwright 脚本，后面直接跑脚本就不需要AI 参与了而且执行也相对准确！

发挥想象，Playwright & MCP 还有很多可玩性~