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Agent Skill · 开发

playwright-mcp(Playwright MCP 测试)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

playwright-mcp 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,216。

总安装 973周安装 39GitHub Stars 4下载 315核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:playwright-mcp(Playwright MCP 测试)
来源仓库:https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph
仓库路径:skills/playwright-mcp
安装命令:
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill playwright-mcp
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill playwright-mcp

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

playwright-mcp 提供基于 Playwright 的浏览器自动化 MCP 服务器,支持网页导航与表单交互。适用于网页抓取、UI 测试或动态内容提取等远程浏览器控制场景。集成 OpenClaw 工作流,可用于 CI/CD 管道中的端到端验证。使用前需确认目标站点反爬策略,并区分测试环境与生产环境使用。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/playwright-mcp

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill playwright-…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

playwright-mcp 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill playwright-mcp。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

playwright-mcp 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

playwright-mcp 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

playwright-mcp 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

playwright-mcp 用的人多吗?

公开数据是累计安装 973 次,近一周安装 39 次,下载 315 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

playwright-mcp 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
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纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
playwright-mcp

Playwright MCP 测试 · 本页

9734接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

playwright-mcp

Purpose

This skill provides a Playwright-based MCP server for browser automation, enabling programmatic control of web pages via the MCP protocol. It focuses on tasks like navigating sites, interacting with elements, and filling forms, integrated with OpenClaw for AI-driven workflows.

When to Use

Use this skill for automating browser interactions in scenarios like web scraping, UI testing, or dynamic form submissions. It's ideal when you need remote browser control, such as in CI/CD pipelines, data extraction from JavaScript-heavy sites, or simulating user actions across multiple pages.

Key Capabilities

  • Launch browsers (e.g., Chromium, Firefox) and manage sessions via MCP protocol.
  • Interact with page elements: select, click, or type using methods like page.click('button').
  • Handle form filling and submissions: auto-populate fields and submit with page.fill('input[name="username"]', 'user123').
  • Support for asynchronous operations: wait for elements with page.waitForSelector('selector').
  • Error-resilient navigation: retry failed loads with built-in timeouts.
  • Configurable via JSON files, e.g., {"browser": "chromium", "headless": true}.

Usage Patterns

To use this skill, start the MCP server and send commands from OpenClaw. Always initialize with authentication via $PLAYWRIGHT_MCP_API_KEY. Pattern 1: Launch a browser session and perform actions in sequence. Pattern 2: Use in loops for repetitive tasks, like form testing. For integration, wrap calls in try-catch blocks. Example pattern: Set up server with CLI, then use API endpoints to execute scripts.

Common Commands/API

  • CLI: Run playwright-mcp start --port 8080 --headless to launch the server; add --debug for verbose logging.
  • API: POST to /mcp/execute with JSON payload, e.g., {"action": "navigate", "url": "https://example.com"}.
  • Code snippet for basic navigation: ` const response = fetch('http://localhost:8080/mcp/execute', {method: 'POST', headers: {'Authorization': Bearer ${process.env.PLAYWRIGHT_MCP_API_KEY}}, body: JSON.stringify({action: 'goto', url: 'https://example.com'})}); `
  • For element interaction: Use /mcp/interact endpoint, e.g., POST with {"selector": '#id', "action": "click"}.
  • Config format: YAML or JSON, e.g., {"timeout": 30000, "retries": 3} in a file passed via --config path/to/config.json.
  • Authentication: Always include $PLAYWRIGHT_MCP_API_KEY in headers; check for 401 errors if missing.

Integration Notes

Integrate by running the server as a subprocess or via HTTP clients in OpenClaw. Set $PLAYWRIGHT_MCP_API_KEY as an environment variable for authentication. For example, in OpenClaw scripts, import as a module and call functions like mcpClient.execute({action: 'fill', selector: 'input', value: 'data'}). Use WebSockets for real-time updates on/mcp/ws. Ensure compatibility with Node.js 14+; handle CORS by adding--allow-origins *` to CLI. Test integrations with mock servers to simulate failures.

Error Handling

Common errors include timeout exceptions (e.g., network delays) or selector failures; use page.waitForTimeout(5000) before actions. For API errors, check response codes: 404 for invalid endpoints, 500 for server issues. Handle with try-catch in code, e.g.:

try {
  await page.click('nonexistent');
} catch (error) {
  console.error('Element not found:', error.message);
  // Retry or fallback
}

Prescribe logging all errors with --debug flag. For authentication failures, verify $PLAYWRIGHT_MCP_API_KEY and retry. Use exponential backoff for transient errors like 429 (rate limit).

Concrete Usage Examples

  1. Automate form filling: Start server with playwright-mcp start --port 8080, then send API call to fill and submit a login form: POST /mcp/execute with {"action": "fill", "selector": '#username', "value": "testuser", "then": "click('#submit')"}. This extracts data or verifies login success.
  2. Web scraping task: Use in OpenClaw to navigate to a page and extract content: CLI command playwright-mcp execute --url 'https://site.com' --script 'page.evaluate(() => document.querySelector("#data").textContent)', then process the output for analysis.

Graph Relationships

  • Related to: browser-automation (depends on for core functionality), web-scraping (extends for data extraction), mcp-protocol (implements as base).
  • Clusters: community (part of), automation-tools (links to for broader ecosystem).
  • Dependencies: playwright-core (requires for browser control), mcp-server (bases on for protocol handling).

平台分布

Codex

37.06%
按下载量换算117

Claude

31.72%
按下载量换算100

Cursor

18.59%
按下载量换算59

Gemini CLI

9.45%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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