playwright-plus-python-mcp 是一个 MCP 服务器，它利用 Playwright 工具为 AI 模型提供强大的网页交互能力。该服务器通过标准输入/输出与 AI 模型通信，允许模型安全地与网页内容交互。它提供了一系列工具，包括 playwright_navigate 用于导航网页，playwright_screenshot 用于捕获屏幕截图，以及 playwright_click 和 playwright_fill 用于模拟用户操作。此外，它还支持执行 JavaScript 代码和提取网页内容。

该解决方案的核心价值在于使 AI 模型能够理解和操作网页，从而实现更复杂的任务，例如数据抓取、自动化测试和用户行为模拟。通过自定义的 note:// URI 方案，它还提供了一个简单的笔记存储系统，方便模型记录和总结信息。开发者可以使用 MCP Inspector 进行调试，从而简化开发流程。该服务器采用 Apache-2.0 许可。

网页导航与会话管理

playwright-plus-python-mcp 提供的 playwright_navigate 工具允许AI模型通过指定URL来访问网页，并自动创建新的浏览器会话（如果当前没有活动会话）。这项功能的核心在于它简化了AI与网页交互的流程，无需手动管理浏览器实例。AI模型可以像用户一样浏览网页，获取信息或执行操作。例如，一个AI助手可以使用此工具来查找特定产品的信息，或者访问新闻网站获取最新资讯。技术实现上，该工具利用Playwright库的 goto() 方法实现页面导航，并维护会话状态，确保后续操作在同一上下文中执行。这为AI模型提供了稳定可靠的网页浏览能力，是构建自动化网页任务的基础。

元素交互与自动化操作

playwright-plus-python-mcp 提供的 playwright_click 和 playwright_fill 工具，使AI模型能够模拟用户在网页上的点击和输入操作。playwright_click 通过CSS选择器定位网页元素并执行点击，而 playwright_fill 则允许AI模型向输入框中填入指定内容。这些工具的结合，使得AI能够自动化执行复杂的网页任务，例如填写表单、登录网站或提交订单。例如，一个AI可以利用这些工具自动注册账号，或者批量提交调查问卷。技术实现上，这些工具依赖Playwright库的 click() 和 fill() 方法，能够精确控制浏览器行为，并处理各种网页交互场景。这为AI模型提供了强大的网页自动化能力，极大地扩展了其应用范围。

网页内容提取与分析

playwright-plus-python-mcp 提供的 playwright_get_text_content 和 playwright_get_html_content 工具，使AI模型能够从网页中提取文本和HTML内容。playwright_get_text_content 提取所有可见元素的文本内容，而 playwright_get_html_content 则可以根据CSS选择器提取特定元素的HTML代码。这些工具为AI模型提供了强大的数据获取能力，使其能够分析网页内容、提取关键信息或进行情感分析。例如，一个AI可以使用这些工具来监控竞争对手的网站，提取产品价格和描述，或者分析用户评论的情感倾向。技术实现上，这些工具利用Playwright库的 textContent() 和 innerHTML() 方法，能够高效地提取网页内容，并将其转化为AI模型可以处理的数据格式。

截图功能与可视化呈现

playwright-plus-python-mcp 提供的 playwright_screenshot 工具允许AI模型截取网页的屏幕截图，无论是整个页面还是特定元素。这项功能不仅可以用于记录网页状态，还可以用于可视化呈现AI的分析结果。例如，一个AI可以使用此工具来生成网页报告的缩略图，或者截取特定图表的屏幕截图，以便在报告中展示。技术实现上，该工具利用Playwright库的 screenshot() 方法，可以灵活控制截图的区域和格式，并支持多种输出选项。这为AI模型提供了强大的可视化能力，使其能够更好地与用户沟通和呈现信息。