Playwright Report MCP

Ein MCP-Server, der Playwright-JSON-Testberichte als Tools für LLM-Agenten bereitstellt.

Voraussetzungen

• Python >= 3.10

• uv (brew install uv oder curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)

• Node.js + npx — nur für mcp dev, das den MCP Inspector startet

Related MCP server: Tesults MCP

1. Abhängigkeiten installieren

Vom Repository-Wurzelverzeichnis aus:

uv sync

Dadurch wird .venv/ erstellt und das Projekt im bearbeitbaren Modus installiert. Jeder unten aufgeführte Befehl wird über uv run ausgeführt, sodass Sie die venv nie manuell aktivieren müssen.

2. Einen Playwright-JSON-Bericht erzeugen

Der Server liest einen Playwright-Bericht, der vom json-Reporter erzeugt wurde. In Ihrem Playwright-Projekt:

npx playwright test --reporter=json > results.json

Oder konfigurieren Sie es dauerhaft in playwright.config.ts:

export default defineConfig({
  reporter: [['json', { outputFile: 'results.json' }]],
});

Die Datei muss die standardmäßigen Top-Level-Schlüssel config, suites, errors, stats enthalten.

Ein Beispielbericht ist unter results.json enthalten, falls Sie den Server nur ausprobieren möchten.

3. Berichtspfad konfigurieren

Erstellen Sie im Repository-Wurzelverzeichnis eine .env-Datei, die auf diesen Bericht verweist (absoluter Pfad empfohlen):

REPORT_PATH=/absolute/path/to/results.json

Um stattdessen das mitgelieferte Beispiel zu verwenden:

REPORT_PATH=/absolute/path/to/playwright-test-analysis-mcp/src/playwright_report_mcp/results.json

REPORT_PATH wird bei jedem Tool-Aufruf gelesen, sodass Sie den Bericht neu erzeugen können, ohne den Server neu zu starten. Wenn sie nicht gesetzt ist, schlagen Tool-Aufrufe mit REPORT_PATH environment variable is not set. fehl.

4. Server ausführen

Interaktive Entwicklung (MCP Inspector)

uv run mcp dev src/playwright_report_mcp/server.py

Öffnet den MCP Inspector in Ihrem Browser, wo Sie die Tools manuell auflisten und aufrufen können. Erfordert npx.

Einfacher stdio-Server

uv run playwright-report-mcp

oder, äquivalent:

uv run mcp run src/playwright_report_mcp/server.py

Spricht das MCP-Protokoll über stdin/stdout. Nützlich zum Anbinden an einen MCP-Client oder für einen kurzen Smoke-Test:

printf '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"t","version":"1"}}}\n' \
  | uv run playwright-report-mcp

Sie sollten ein JSON-RPC-Ergebnis mit "serverInfo":{"name":"Playwright Report",...} zurückerhalten.

Mit einem Client verbinden

Registrieren Sie den Server bei Claude Desktop:

uv run mcp install src/playwright_report_mcp/server.py

Oder fügen Sie ihn manuell zu einer MCP-Client-Konfiguration hinzu (z. B. claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "playwright-report": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/playwright-test-analysis-mcp",
        "run",
        "playwright-report-mcp"
      ]
    }
  }
}

--directory ist wichtig: Es bewirkt, dass uv die venv dieses Projekts auflöst, und lässt load_dotenv() die .env-Datei finden.

Tools

Tests ausführen

pytest und pytest-asyncio sind installiert, aber das Repository hat noch keine Testdateien, daher werden derzeit 0 Tests gesammelt:

uv run pytest

Fehlerbehebung