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剧作家MCP检验
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剧作家MCP检验

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2025-04-14

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Playwright MCP テスト

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) を使用してPlaywrightによるブラウザ自動操作をAIモデルから制御するテスト環境です。Google GeminiまたはOpenAIのモデルを使用して、Playwrightツールを通じてWebブラウザを操作できます。

機能

  • PlaywrightによるWebブラウザの自動操作
  • Google GeminiまたはOpenAIのLLMモデルを選択可能
  • 操作中のスクリーンショットの自動保存
  • LangChainとLangGraphによるツール呼び出しフロー制御

必要条件

  • Python 3.8以上
  • Playwrightがインストールされたブラウザ
  • Google GeminiまたはOpenAIのAPIキー

インストール

  1. リポジトリをクローンするか、ファイルをダウンロードします。

  2. 依存パッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt
  1. 環境変数を設定します：
# Google Geminiを使用する場合
export GOOGLE_APIKEY=your_google_api_key

# OpenAIを使用する場合
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

Windowsの場合は以下のコマンドを使用します：

# Google Geminiを使用する場合
set GOOGLE_APIKEY=your_google_api_key

# OpenAIを使用する場合
set OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

設定

mcp_config.jsonファイルで、使用するモデルとMCPサーバーの設定を行います：

{
  "modelConfig": {
    "provider": "google",  // "google" または "openai"
    "models": {
      "google": {
        "model": "gemini-2.0-flash",  // または別のGeminiモデル
        "temperature": 0.1
      },
      "openai": {
        "model": "gpt-4.1-mini",  // または別のOpenAIモデル
        "temperature": 0.1
      }
    }
  },
  "mcpServers": [
    {
      "url": "http://localhost:8000",  // PlaywrightのMCPサーバーURL
      "tools": ["browser_*"]  // 使用するツールパターン
    }
  ]
}

使用方法

  1. スクリプトを実行します：
python playwright_mcp_langchain_tools.py

  1. プロンプトが表示されたら、実行したいブラウザ操作を日本語で入力します。例：

    • "Googleのトップページにアクセスして検索してください"
    • "ウィキペディアで人工知能について調べてください"

  2. AIがPlaywrightを使ってブラウザを操作し、スクリーンショットを保存します。

  3. 終了するには、exitまたはquitと入力します。

スクリーンショット

スクリーンショットは自動的にscreenshotsディレクトリに保存されます。ファイル名は日時とカウンターに基づいて生成されます。

注意事項

  • ブラウザ操作は実際のブラウザを使用するため、操作中はブラウザウィンドウが開きます。
  • ネットワークエラーが発生した場合は、コマンドを再実行してみてください。
  • 複雑な操作や長時間の操作の場合は、適切なタイムアウト設定が必要な場合があります。
  • GPT-4.1-nanoの場合、正しくスクリーンショットを取得できない場合があります。
  • 操作が長い場合、LLMの戻りが遅くなります。今後入力トークン数の圧縮などを行い、対策を行う予定です。

トラブルシューティング

  • APIキーが正しく設定されていることを確認してください
  • MCPサーバーが正しく起動していることを確認してください
  • Playwrightが正しくインストールされていることを確認してください

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