热门 MCP Server 详解
通过引入合适的 MCP Server，智能体可以更深度地参与到日常开发流程中，协助完成项目文件读取、官方文档获取、浏览器自动化、代码仓库管理，以及跨会话的上下文维护等任务。
本文基于真实开发场景，介绍 TRAE IDE 中常用的 10 个 MCP Server，梳理它们的核心能力、使用场景与可用工具，帮助你在不同开发阶段选择合适的 MCP Server，从而提升开发效率。
概览
本文介绍的 10 个 MCP Server 如下：
| MCP Server | 简介 | |
|---|---|---|
| Context7 | Context7 MCP Server 提供面向 AI 模型的文档检索与上下文注入能力，可实时获取官方文档的最新内容和指定版本的代码示例。 | |
| Puppeteer | Puppeteer MCP Server 提供浏览器自动化能力，使 LLM 能够在真实的浏览器环境中与网页进行交互、截取屏幕截图，并执行 JavaScript。 | |
| Sequential Thinking | Sequential Thinking MCP Server 通过结构化的思维流程，为动态且具反思性的问题求解提供工具。 | |
| GitHub | GitHub MCP Server 基于 GitHub API，允许 LLM 直接访问并管理 GitHub 上的仓库、代码、用户、Issue 与 Pull Request。 | |
| Figma AI Bridge | Figma AI Bridge MCP Server 针对设计到实现阶段，提供查看、分析和提取 Figma 设计数据的能力，帮助 LLM 理解设计的结构并辅助精确还原设计稿中内容。 | |
| Playwright | Playwright MCP Server 基于 Playwright 提供浏览器自动化能力，使 LLM 能够在真实的浏览器环境中与网页交互、截取屏幕截图、生成测试代码、抓取网页内容，并执行 JavaScript。 | |
| Memory | Memory MCP Server 通过本地知识图谱（Knowledge Graph）持久化记忆，使 LLM 能够跨会话保留用户相关的上下文信息。 | |
| Excel | Excel MCP Server 用于读取 Microsoft Excel 文件中的电子表格数据，或向其中写入数据。 | |
| File System | File System MCP Server 提供基于文件系统的文件读取能力。 | |
| Chrome DevTools MCP | Chrome DevTools MCP 让 AI 智能体能够直接控制并深入检查 Chrome 浏览器。它向 AI 开放了 Chrome DevTools 的全部能力，使其能更精准、高效地完成网页自动化测试、故障排查及性能分析等任务。 |
Context7
Context7 MCP Server 提供面向 AI 模型的文档检索与上下文注入能力，可实时获取官方文档的最新内容和指定版本的代码示例，确保模型在回答问题、生成代码或提供方案时，基于最新的官方信息。
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核心功能
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官方文档实时检索
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直接从官方文档源获取内容，而非依赖模型训练阶段的静态知识，支持检索最新或指定版本的 API 参考与示例代码。
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文档上下文注入
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将检索到的文档内容直接注入到 LLM 的上下文中，使模型在“已阅读官方文档”的前提下进行回答或生成代码。
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库与文档的标准化解析
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将模糊的库名映射为 Context7 可识别的库 ID，确保后续可准确查询到目标文档。
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使用场景
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API 开发
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获取最新框架或 SDK 的 API 定义与示例，避免误用已废弃或不存在的接口。
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配置与脚本编写
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编写 Cloudflare Workers、中间件，或构建、部署相关配置时，确保配置项和字段名称与官方文档中的内容一致。
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代码生成与重构
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在生成或重构代码时，确保实现方式符合当前的官方推荐做法，减少因文档过时导致的返工。
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问题排查与最佳实践查询
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基于官方文档获取错误说明、使用限制和推荐方案，提高问题定位与解决的准确性。
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工具
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Context7 MCP Server 为 LLM 提供以下可调用的工具：
| 工具 | 描述 | |
|---|---|---|
| resolve-library-id | 将通用的库名称解析为 Context7 兼容的库 ID。 | |
| query-docs | 使用 Context7 兼容的库 ID 获取指定库的文档。 |
Puppeteer
Puppeteer MCP Server 提供浏览器自动化能力，使 LLM 能够在真实的浏览器环境中与网页进行交互、截取屏幕截图，并执行 JavaScript。
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核心功能
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浏览器控制自动化
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在真实浏览器中进行页面导航，支持点击、悬停、表单填写等基础网页交互操作，模拟用户行为。
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JavaScript 执行
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直接在浏览器控制台中执行 JavaScript，既能读取当前页面的各类状态信息，也能完成计算任务或触发页面的内置逻辑。
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页面捕获
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对整个页面或指定元素进行截图，为 AI 模型提供直观、可验证的页面渲染结果。
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控制台日志监控
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获取浏览器控制台的输出信息，包括页面脚本产生的所有
console日志，辅助调试与问题定位。 -
使用场景
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网页功能验证与调试
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验证网页交互功能是否符合预期效果，同时结合捕获的控制台日志，辅助开发人员快速定位并调试前端问题。
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页面状态与渲染检查
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通过截图功能确认网页的 UI 渲染效果是否达标，同时可对比不同操作前后的页面变化，验证操作对页面的影响。
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工具
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Puppeteer MCP Server 为 LLM 提供以下可调用的工具：
| 工具 | 描述 | |
|---|---|---|
| puppeteer_navigate | 在浏览器中导航到任意 URL。 | |
| puppeteer_screenshot | 对整个页面或指定元素进行截图。 | |
| puppeteer_click | 点击页面中的元素。 | |
| puppeteer_hover | 将鼠标悬停在页面元素上。 | |
| puppeteer_fill | 填写输入框。 | |
| puppeteer_select | 选择带有 SELECT 标签的元素。 |
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| puppeteer_evaluate | 在浏览器控制台中执行 JavaScript。 |
Sequential Thinking
Sequential Thinking MCP Server 通过结构化的思维流程，为动态且具反思性的问题求解提供工具。
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核心功能
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将复杂问题拆解为可管理的步骤。
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随着理解加深，对思路进行修订和完善。
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在不同的推理路径之间进行分支探索。
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动态调整整体思考步骤的数量。
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生成并验证解决方案假设。
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使用场景
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拆解复杂问题，并按步骤逐步解决。
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需要预留修改空间的规划与设计过程。
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可能需要中途调整方向的分析任务。
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一开始难以完全明确问题范围的场景。
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需要在多个步骤中持续保持上下文的任务。
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需要过滤无关信息、聚焦关键信息的情况。
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工具
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Sequential Thinking MCP Server 为 LLM 提供以下可调用的工具：
| 工具 | 描述 | |
|---|---|---|
| sequential_thinking | 为问题求解和分析提供细致的、逐步推进的思考过程。 |
GitHub
GitHub MCP Server 基于 GitHub API，允许 LLM 直接访问并管理 GitHub 上的仓库、代码、用户、Issue 与 Pull Request。
该 MCP Server 支持的所有操作仅作用于 GitHub 上的远程资源：所有文件操作均发生在 GitHub 仓库中，通过 Commit 与 Pull Request 提交，不会读取或修改用户本地的文件系统。
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核心功能
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仓库与文件管理
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支持全面管理代码库，支持仓库的创建、Fork、搜索及分支管理；同时具备精细的文件操作功能，允许直接读取内容、创建或更新文件以及批量推送代码。
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Issue 追踪
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聚焦于项目进度的管理与协同，支持对 Issue 进行创建、筛选、状态更新及评论。
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Pull Request 协作
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涵盖代码合并的全生命周期，从发起 Pull Request、查看变更详情、同步分支最新改动，到最终合并代码。
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代码评审与信息检索
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支持发起和管理代码评审，获取评审意见；同时提供强大的搜索能力，可快速定位代码片段、用户或相关评论。
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使用场景
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AI 辅助代码开发
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自动执行从代码修改、分支创建到变更提交的全流程。在遵循版本控制规范的前提下，实现开发需求的快速落地与代码历史的清晰记录。
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自动化协作工作流
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全面接管 Issue 追踪与 Pull Request 管理。自动完成任务创建、上下文补充、评审及分支合并，减少人工操作成本。
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项目调研与分析
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深度解析仓库的架构、代码逻辑及变更历史。结合全局检索能力，快速定位核心信息并梳理项目脉络，然后生成调研报告。
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智能的仓库管理
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将 AI 作为团队协作的一部分，执行重复性的 GitHub 操作，提升个人或团队的开发效率。
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工具
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GitHub MCP Server 为 LLM 提供以下可调用的工具：
| 工具 | 描述 | |
|---|---|---|
| create_or_update_file | 在仓库中创建或更新单个文件。 | |
| push_files | 在一次提交中推送多个文件。 | |
| search_repositories | 搜索 GitHub 仓库。 | |
| create_repository | 创建新的 GitHub 仓库。 | |
| get_file_contents | 获取文件或目录内容。 | |
| create_issue | 创建新的 Issue。 | |
| create_pull_request | 创建新的 Pull Request。 | |
| fork_repository | Fork 一个仓库。 | |
| create_branch | 创建新分支。 | |
| list_issues | 列出并筛选仓库 Issue。 | |
| update_issue | 更新已有 Issue。 | |
| add_issue_comment | 为 Issue 添加评论。 | |
| search_code | 在 GitHub 上搜索代码。 | |
| search_issues | 搜索 Issue 和 Pull Request。 | |
| search_users | 搜索 GitHub 用户。 | |
| list_commits | 获取仓库某个分支的提交记录。 | |
| get_issue | 获取仓库中指定 Issue 的内容。 | |
| get_pull_request | 获取指定 Pull Request 的详情。 | |
| list_pull_requests | 列出并筛选仓库的 Pull Request。 | |
| create_pull_request_review | 为某个 Pull Request 创建评审。 | |
| merge_pull_request | 合并 Pull Request。 | |
| get_pull_request_files | 获取某个 Pull Request 中变更的文件列表。 | |
| get_pull_request_status | 获取某个 Pull Request 的所有状态检查的汇总状态。 | |
| update_pull_request_branch | 使用 base 分支的最新更改更新某个 Pull Request 分支（等同于 GitHub 中的 “Update branch” 按钮）。 | |
| get_pull_request_comments | 获取某个 Pull Request 的评审评论。 | |
| get_pull_request_reviews | 获取某个 Pull Request 的评审记录。 |
Figma AI Bridge
Figma AI Bridge MCP Server 针对设计到实现阶段，提供查看、分析和提取 Figma 设计数据的能力，帮助 LLM 理解你的设计思路并辅助你精确还原设计稿中的内容。
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核心功能
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Figma 设计解析
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获取 Figma 文件或指定节点的布局与结构信息。在无法直接获得节点 ID 的情况下，仍可分析整个设计文件。
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设计资源下载
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根据图像或图标节点 ID，自动下载设计中使用的 SVG / PNG 图片，便于在实现阶段直接复用设计资产。
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为 AI 提供可理解的设计上下文
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将 Figma 中的设计信息转换为 AI 可消费的数据，为后续的代码生成、样式还原或布局分析提供依据。
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使用场景
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设计还原与前端实现
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辅助 AI 理解设计的结构，提高实际实现与设计稿的一致性。
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设计资产自动提取
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自动下载图标、图片等资源，减少手动操作。
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设计到代码的自动转换
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为代码生成提供设计思路相关的准确上下文，作为从设计到实现链路中的关键一环。
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Agent 驱动的 UI 分析与实现
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让 AI 在理解设计思路的基础上分析 UI 布局并思考实现方案。
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工具
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Figma AI Bridge MCP Server 为 LLM 提供以下可调用的工具：
| 工具 | 描述 | |
|---|---|---|
| download_figma_images | 根据图像或图标节点的 ID，下载 Figma 文件中使用的 SVG 和 PNG 图片。 | |
| get_figma_data | 当无法获取节点 ID 时，用于获取整个 Figma 文件的布局信息。同时支持获取某个 Figma 文件或文件中指定节点的相关信息。 |
Playwright
Playwright MCP Server 基于 Playwright 提供浏览器自动化能力，使 LLM 能够在真实的浏览器环境中与网页交互、截取屏幕截图、生成测试代码、抓取网页内容，并执行 JavaScript。
相较于基础浏览器自动化，它进一步扩展了测试代码生成、网络请求控制与多设备模拟等能力，适合更复杂、结构化的网页测试。
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核心功能
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自动化浏览器控制
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支持页面导航、点击、悬停、表单填写、拖拽、键盘操作等交互。
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覆盖普通 DOM 以及
iframe场景。 -
代码生成与测试录制（Codegen）
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支持开启代码生成会话，记录浏览器操作。
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自动生成可复用的 Playwright 测试代码文件。
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页面内容捕获
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对页面或指定元素进行截图。
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提取页面可见文本或 HTML 内容。
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支持将页面保存为 PDF。
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JavaScript 执行与控制台调试
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在浏览器上下文中执行 JavaScript。
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获取并过滤浏览器控制台日志，用于调试与分析。
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网络请求与响应控制
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主动发起 HTTP 请求。
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支持等待并断言特定网络响应，便于接口级验证。
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多设备与浏览器环境模拟
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调整浏览器视口大小或使用设备预设。
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内置 143+ 设备模型，提供正确的 User-Agent 与触控模拟，支持自定义 User-Agent。
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使用场景
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自动化测试与测试代码生成
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执行由 AI 驱动的网页测试并录制真实操作，生成 Playwright 测试脚本。
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回归测试、端到端测试。
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复杂网页交互验证
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验证页面在不同设备、分辨率和 User-Agent 下的交互逻辑。
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处理 iframe、文件上传、标签页切换等复杂交互。
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请求级调试与验证
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同时验证前端交互与后端接口响应。
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适合需要精确控制请求与响应的调试场景。
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Agent 驱动的网页操作与信息采集
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抓取可见内容或结构化 HTML。
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在真实浏览器上下文中完成端到端任务。
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工具
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Playwright MCP Server 为 LLM 提供以下可调用的工具：
| 工具 | 描述 | |
|---|---|---|
| start_codegen_session | 开始一个新的代码生成会话，用于记录 Playwright 操作。 | |
| end_codegen_session | 结束代码生成会话并生成测试文件。 | |
| get_codegen_session | 获取关于代码生成会话的信息。 | |
| clear_codegen_session | 清除代码生成会话而不生成测试文件。 | |
| playwright_navigate | 导航到一个 URL。 | |
| playwright_screenshot | 对当前页面或特定元素进行截图。 | |
| playwright_click | 点击页面上的元素。 | |
| playwright_iframe_click | 点击 iframe 中的元素。 | |
| playwright_iframe_fill | 在页面中的 iframe 里填充某个元素。 | |
| playwright_fill | 填写输入字段。 | |
| playwright_select | 使用 Select 标签选择页面上的元素。 | |
| playwright_hover | 悬停在页面的元素上。 | |
| playwright_upload_file | 将文件上传到页面中的 input[type=”file”] 元素。 | |
| playwright_evaluate | 在浏览器控制台执行 JavaScript。 | |
| playwright_console_logs | 检索浏览器的控制台日志（带过滤选项）。 | |
| playwright_resize | 使用自定义尺寸或设备预设来调整浏览器视口大小。支持 143 种以上的设备预设，包括 iPhone、iPad、各类 Android 设备以及桌面浏览器，并提供正确的 User-Agent 和触控（Touch）模拟。 | |
| playwright_close | 关闭浏览器并释放所有资源。 | |
| playwright_get | 执行 HTTP GET 请求。 | |
| playwright_post | 执行 HTTP POST 请求。 | |
| playwright_put | 执行 HTTP PUT 请求。 | |
| playwright_patch | 执行 HTTP PATCH 请求。 | |
| playwright_delete | 执行 HTTP DELETE 请求。 | |
| playwright_expect_response | 请求 Playwright 开始等待某个 HTTP 响应。该工具只会启动等待操作，但不会阻塞或等待该操作完成。 | |
| playwright_assert_response | 等待并校验之前已发起的 HTTP 响应等待操作。 | |
| playwright_custom_user_agent | 为浏览器设置自定义 User-Agent。 | |
| playwright_get_visible_text | 获取当前页面的可见文本内容。 | |
| playwright_get_visible_html | 获取当前页面的 HTML 内容。默认情况下，输出结果会移除所有 |
Allen
暂无介绍....
