Το Playwright MCP Server είναι εδώ: Ας το ενσωματώσουμε!

Τον Απρίλιο του 2025, η Microsoft εγκατέλειψε ήσυχαPlaywright MCP, ένας νέος διακομιστής που συνδέει τον πράκτορά σας AI (μέσω του MCP) απευθείας στο API του προγράμματος περιήγησης Playwright.

Τι σημαίνει αυτό στην αγγλική γλώσσα;Your AI agent can now interact with real web pages using nothing but simple text instructions(Και για δωρεάν!) »Κάντε κλικ εδώ«»Κάντε μια οθόνη«—Όλα χωρίς να γράψετε μια μόνο γραμμή κώδικα αυτοματισμού του προγράμματος περιήγησης.

Ναι, αυτό είναι τόσο μεγάλο πουPlaywright MCP has already become one of the most-starred MCP servers on GitHubΚαι μόλις μόλις ξεκίνησε. 🔥

Σε αυτόν τον οδηγό βήμα προς βήμα, θα δείτε ακριβώς τι μπορεί να κάνει αυτός ο διακομιστής και πώς να το συνδέσετε σε μια ροή εργασίας AI που βασίζεται σε Python χρησιμοποιώντας το OpenAI Agents SDK.

Γιατί όλοι μιλούν για το Playwright MCP Server

Παιχνίδι MCPείναι ένας διακομιστής MCP (Model Context Protocol) που δίνει στους πράκτορες AI σοβαρές υπερδυνάμεις αυτοματοποίησης του προγράμματος περιήγησης μέσω του API Playwright.

Πίσω από τις σκηνές, αντί να βασίζεται σε στιγμιότυπα οθόνης ή μοντέλα προσαρμοσμένα στο όραμα, επιτρέπει στα LLM να αλληλεπιδρούν με ιστοσελίδες χρησιμοποιώνταςstructured accessibility snapshotsΑυτό σημαίνει ταχύτερες, καθαρότερες και πολύ πιο φιλικές προς το LLM αλληλεπιδράσεις.

Στον κόσμο τουAgentic AI και Agentic RAG ροές εργασίαςΕκεί που πρέπει ναΔιαβάστε,ΚΛΙΚκαιΝαυτιλίασαν άνθρωπος - αυτό είναι ένα ολοκληρωμένο παιχνίδι-αλλαγή!

Και πάρτε αυτό: παρόλο που η Microsoft δεν το εκτέλεσε με πολύ φανατισμό (χωρίς flashy keynote, χωρίς blog post blitz), αυτή η βιβλιοθήκη χαμηλού κλειδιού είναι ήδη καθισμένη στο12K+ ⭐ on GitHub...και την αναρρίχηση.

Επειδή απλά λειτουργεί, και παρακάτω είναι αυτό που το κάνει ιδιαίτερο:

• Blazing γρήγορο και ελαφρύ: Χρησιμοποιεί το δέντρο προσβασιμότητας του προγράμματος περιήγησης, όχι αργή, κουραστική pixel-based είσοδο.
• LLM-πρώτος σχεδιασμός: Δεν χρειάζεται μοντέλο όρασης. είναι χτισμένο για δομημένες διασυνδέσεις κειμένου.
• ️ Οριστική χρήση εργαλείων: Καμία μαρτυρία, καμία ασάφεια – μόνο σαφείς, αξιόπιστες ενέργειες μέσω διαφόρων εργαλείων.

Επιπλέον, έρχεται με μια σταθερή CLI και χρήσιμες σημαίες προσαρμογής για λεπτομερή έλεγχο του προγράμματος περιήγησης.

Αυτή η τεχνολογία σας επιτρέπει να δημιουργήσετε σοβαρούς παράγοντες που όχι μόνο ψευδαισθάνονται, αλλά στην πραγματικότηταΚάντε πράγματαΣτο διαδίκτυο

Πώς να χρησιμοποιήσετε το Playwright MCP Server: Βήμα προς βήμα σεμινάριο

Είστε έτοιμοι να εφαρμόσετε τον διακομιστή MCP του Playwright; Ακολουθήστε τα παρακάτω βήματα για να το συνδέσετε με το σενάριο Python σας χρησιμοποιώντας το OpenAI Agents SDK!

Προϋποθέσεις

Για να ακολουθήσετε μαζί με αυτό το σεμινάριο, βεβαιωθείτε ότι έχετε την εγκατάσταση του developer έτοιμη να μετακινηθεί:

• Python 3.10+ εγκατεστημένο τοπικά
• Το Node.js είναι εγκατεστημένο και λειτουργεί (η τελευταία έκδοση LTS είναι ο φίλος σας) ️
• Ένα κλειδί API από έναν υποστηριζόμενο πάροχο LLM (το OpenAI Agents SDK το χρειάζεται και συνιστούμε το Gemini επειδή είναι δωρεάν στη χρήση)

Βήμα #1: Εγκατάσταση και διαμόρφωση του έργου

Αυτή η ολοκλήρωση Playwright + MCP βασίζεται σε αυτό που κάλυψαμεMCP + OpenAI Agents SDK: How to Build a Powerful AI Agent.Έτσι, αν δεν το έχετε ελέγξει ακόμα, πηγαίνετε να το σκουπίσετε πραγματικά γρήγορα.

Αλλά αν είστε σε μια βιασύνη (το παίρνουμε),here’s the TL;DR version to get you rolling:

1. Δημιουργήστε ένα φάκελο έργου.
2. Μέσα σε αυτό, προσθέστε ένα αρχείο που ονομάζεται agent.py και δημιουργήστε ένα εικονικό περιβάλλον Python.
3. Εγκαταστήστε τις απαραίτητες βιβλιοθήκες με το pip install openai-agents python-dotenv.
4. Προσθέστε ένα αρχείο .env στον φάκελο του έργου σας και, μέσα σε αυτό, ρίξτε το κλειδί API Gemini σας ως εξής:

GEMINI_API_KEY=<your-gemini-api-key>

Τώρα είστε κλειδωμένοι, φορτωμένοι και έτοιμοι να ξεκινήσετε την κατασκευή! 💥

Βήμα #2: Ολοκλήρωση του Playwright MCP Server

Πάρτε τον διακομιστή MCP του Playwright και τρέξτε μέσα στο OpenAI Agents SDK με τον ακόλουθο κώδικα:

async with MCPServerStdio(
    name="Playwright MCP server",
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest", "--output-dir", "./"],
    },
) as server:
    # Create and initialize the AI agent with the running MCP server
    agent = await create_mcp_ai_agent(server)

    # Agent request-response cycle...
```python
This chunk of code basically runs the following shell command under the hood:
```bash
npx -y @playwright/mcp@latest --output-dir "./"

Σε απλή αγγλική γλώσσα; Ενεργοποιεί τον διακομιστή Playwright MCP χρησιμοποιώντας το Node.js.--output-dir "./"bit λέει πού να πετάξετε τα αρχεία εξαγωγής, όπως εικόνες οθόνης και PDF.

️Note: Εάν ο πράκτορας σας δεν χρειάζεται να εξαγάγει κανένα αρχείο, μπορείτε να παραλείψετε το--output-dirΗ σημαία είναι προαιρετική!

Βήμα #3: Πλήρης κώδικας

Εδώ είναι το δικό σαςagent.pyΑυτό είναι το πλήρες Open AI Agents SDK-built, Gemini-powered, Playwright-ενοποιημένο πράκτορα AI έτοιμο να αναλάβει δράση μέσω του MCP:

import asyncio
from dotenv import load_dotenv
import os
from agents import (
    Runner,
    Agent,
    OpenAIChatCompletionsModel,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled
)
from openai import AsyncOpenAI
from agents.mcp import MCPServerStdio

# Load environment variables from the .env file
load_dotenv()

# Read the required secrets envs from environment variables
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

async def create_mcp_ai_agent(mcp_server):
    # Initialize Gemini client using its OpenAI-compatible interface
    gemini_client = AsyncOpenAI(
        api_key=GEMINI_API_KEY,
        base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
    )

    # Set the default OpenAI client to Gemini
    set_default_openai_client(gemini_client)
    # Disable tracing to avoid tracing errors being logged in the terminal
    set_tracing_disabled(True)

    # Create an agent configured to use the MCP server and Gemini model
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="You are a helpful assistant",
        model=OpenAIChatCompletionsModel(
            model="gemini-2.0-flash",
            openai_client=gemini_client,
        ),
        mcp_servers=[mcp_server]
    )

    return agent

async def run():
    # Start the Playwright MCP server via npx
    async with MCPServerStdio(
        name="Playwright MCP server",
        params={
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest", "--output-dir", "./"],
        },
    ) as server:
        # Create and initialize the AI agent with the running MCP server
        agent = await create_mcp_ai_agent(server)

        # Main REPL loop to process user requests
        while True:
            # Read the user's request
            request = input("Your request -> ")

            # Exit condition
            if request.lower() == "exit":
                print("Exiting the agent...")
                break

            # Run the request through the agent
            output = await Runner.run(agent, input=request)

            # Print the result to the user
            print(f"Output -> \n{output.final_output}\n\n")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(run())

Boom. Ακριβώς όπως αυτό, έχετε χτίσει έναν πλήρως λειτουργικό πράκτορα AI σε ~75 γραμμές Python.think through Gemini and act through Playwright. 🧠 🛠️

Βήμα #4: Δοκιμάστε το Playwright-Powered AI Agent σας

Ήρθε η ώρα να δοκιμάσετε τον πράκτορά σας τρέχοντας:

python agent.py

Εδώ είναι τι θα δείτε στο Startup:

Τώρα το χτύπησε με μια βιασύνη σαν αυτή:

Visit hackernoon.com, click on "Trending Stories", wait for the page to fully load, and then export it as a PDF file named "hackernoon-trending-stories.pdf"

Το αποτέλεσμα αυτό;

Ιούλιος ,it nailed it!

Αλλά αυτό ήταν γρήγορο, οπότε ας σπάσουμε αυτό που συνέβη:

1. Ο πράκτορας ξεκινά μια εκδοχή του Chrome που τροφοδοτείται από το Playwright.
2. Επισκεφθείτε το hackernoon.com
3. Κάντε κλικ στο σύνδεσμο «Τρέχουσες ιστορίες». ️
4. Περιμένετε να φορτωθεί πλήρως η σελίδα.
5. Εξάγει τη σελίδα σε ένα αρχείο PDF που ονομάζεται hackernoon-trending-stories.pdf, το οποίο εμφανίστηκε στον φάκελο του έργου.

Σημειώστε ότι το browserΜείνετε ανοιχτοίΑυτό είναι τέλειο αν θέλετε να στείλετε μια άλλη προειδοποίηση και να κρατήσετε ζωντανή την τρέχουσα συνεδρία!

Δεν σας αρέσει αυτό και θέλετε να τερματίσετε τη συνεδρία και να κλείσετε το πρόγραμμα περιήγησης; Απλά πληκτρολογήστε κάτι σαν:

Now, close the browser.

Ο πράκτορας θα κλείσει το πρόγραμμα περιήγησης για εσάς.

Τώρα, πηγαίνετε να ελέγξετε το δημιουργημένο αρχείο PDFhackernoon-trending-stories.pdfΚάντε κύλιση μέσα από το φάκελό σας και θα δείτε:

Πολύ ωραίο! αclean, full-page export of Hackernoon’s trending page, συνδέσμους και όλα, σε λεπτή μορφή PDF. Αυτό είναι πραγματική αυτοματοποίηση του προγράμματος περιήγησης, που τροφοδοτείται από τον δικό σας πράκτορα AI.

Και αυτό, κύριοι, είναιhow you build an AI agent with Playwright + MCPΑυτό το πράγμα είναι σοβαρά ισχυρό.Αφήστε το να μαγειρέψει.

Οι κρυμμένοι περιορισμοί του playwright MCP (και πώς να τους ξεπεράσετε)

Καλά! μπορεί να σκέφτεσαι:

«Εντάξει, έχω τα εργαλεία... ένα LLM που μπορεί να σκέφτεται, ένας διακομιστής MCP που μπορεί να σκουπίζει, και ο Playwright για να ελέγχει το πρόγραμμα περιήγησης.

«Εντάξει, έχω τα εργαλεία... ένα LLM που μπορεί να σκέφτεται, ένας διακομιστής MCP που μπορεί να σκουπίζει, και ο Playwright για να ελέγχει το πρόγραμμα περιήγησης.

Όχι και τόσο γρήγορα...

Βεβαίως, υπάρχουν μόνοtwo core things AI agents need to thrive:

1. Πρόσβαση σε δεδομένα ιστού σε πραγματικό χρόνο (✅ χειρίζεται από ενσωματώσεις MCP με δυνατότητα απόξεσης)
2. Η δυνατότητα αλληλεπίδρασης με ένα πρόγραμμα περιήγησης (✅ εισάγετε Playwright MCP)

Εδώ είναι που τα πράγματα γίνονται ενδιαφέροντα...

Δοκιμάστε να ρωτήσετε τον πράκτορα AI που τροφοδοτείται από το Playwright κάτι σαν:

Visit g2.com, wait for the page to load, and take a screenshot

Τι συμβαίνει όμως; Αυτό!

Πλοηγείται στο G2. ✅ Περιμένει. ✅ Παίρνει μια φωτογραφία οθόνης. ✅ Αλλά υπάρχει μια σύλληψη:the page is blocked behind a verification wall.

Και ο πράκτορας είναι ακόμη αρκετά ευγενικός για να σας πει:

Your request -> Visit g2.com, wait for the page to load, and take a screenshot
Output -> 
Okay, I navigated to g2.com, waited for 5 seconds, took a snapshot of the page, and then took a screenshot. However, the page is showing a verification requirement. I am unable to complete the request.

Όχι, δεν είναι το "game over" για εμάς ως ανθρώπινα όντα. αλλά ίσως ... είναιΠαιχνίδι πάνωΓια τηνdefault Playwright browser setup

Τότε τι πήγε στραβά;Ιδού το θέμα:Vanilla Chrome!♂️

Το πρόγραμμα περιήγησης Playwright ελέγχει έξω από το κουτί δεν έχει σχεδιαστεί για να αποφύγει τα μπλοκ. Διαρρέει σήματα παντού, όπως σημαίες αυτοματισμού, παράξενες διαμορφώσεις και ούτω καθεξής....To the point that most websites—jsut like G2 —instantly know it’s a bot

So what’s the solution? 👉 A Playwright-compatible infrastructureΔημιουργήθηκε για να υποστηρίξει τις ροές εργασίας των οργανισμώνremote browsers that ΔΕΝ get blocked• Μιλάμε για:

• Ατελείωτο ️
• Λειτουργεί χωρίς κεφάλι ή κεφάλι 👁️ περισσότερα >>
• Τροφοδοτείται από ένα δίκτυο διαμεσολαβητών με 100M+ κατοικίες IP
• Σχεδιασμένο για να ταιριάζει με έναν πραγματικό χρήστη ️ ♂️

Αναρωτιέστε τι είναι αυτό το μαγικό εργαλείο; Πείτε αντίοΤο Agent Browser των Bright Data— το κρυφό, κλιμακούμενο, φιλικό προς την τεχνητή νοημοσύνη πρόγραμμα περιήγησης:

Εάν αναρωτιέστε πώς να το συνδέσετε στην εγκατάσταση του Playwright MCP, είναι τόσο απλό όσο το πέρασμα ενός τερματικού σημείου CDP:

async with MCPServerStdio(
    name="Playwright MCP server",
    params={
        "command": "npx",
        "args": [
            "-y", "@playwright/mcp@latest",
            # other arguments...
            "--cdp-endpoint", "<YOUR_BRIGHT_DATA_AGENT_BROWSER_CDP_URL>"
        ],
    },
) as server:
    # Your agent logic here...

καιjust like that,Όχι πια μπλοκ! Όχι πια τοίχοι bot. Όχι πια θλιβερά μνήματα Gru.

Έτοιμοι να δημιουργήσουν οργανικές ροές εργασίας πουΣτην πραγματικότηταΕργαστείτε στο live web;Bright Data’s Agent Browser has your back!

Δείτε το σε δράση σε άλλη ολοκλήρωση εδώ:

Τελικές Σκέψεις

Τώρα ξέρετε πώς να υπερφορτώσετε οποιονδήποτε πράκτορα AI που έχει κατασκευαστεί με το OpenAI Agents SDK - είτε τρέχει σε GPT, Gemini ή οτιδήποτε έρχεται στη συνέχεια - συνδέοντάς το στον διακομιστή MCP του Playwright για πραγματικό έλεγχο του προγράμματος περιήγησης.

Δείξαμε επίσης πώς να προχωρήσουμε ακόμη περισσότερο ξεπερνώντας τα μπλοκ του προγράμματος περιήγησης χρησιμοποιώντας το Bright Data.Agent BrowserΜόνο ένα κομμάτι της ισχυρής υποδομής AIΈχουμε κατασκευαστεί για να υποστηρίζουμε ροές εργασίας πραγματικού κόσμου AI σε κλίμακα.

Στο Bright Data, η αποστολή μας είναι απλή: να κάνουμε την τεχνητή νοημοσύνη προσβάσιμη σε όλους, παντού.Έτσι, μέχρι την επόμενη φορά – μείνετε περίεργοι, μείνετε τολμηροί και συνεχίστε να χτίζετε το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης.