Playwright Report MCP

Un servidor MCP que expone los informes de pruebas JSON de Playwright como herramientas para agentes de LLM.

Requisitos

• Python >= 3.10

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

• Node.js + npx — solo para mcp dev, que inicia el MCP Inspector

Related MCP server: Tesults MCP

1. Instalar dependencias

Desde la raíz del repositorio:

uv sync

Esto crea .venv/ e instala el proyecto en modo editable. Todos los comandos siguientes se ejecutan mediante uv run, por lo que nunca necesitas activar el venv manualmente.

2. Generar un informe JSON de Playwright

El servidor lee un informe de Playwright generado por el reportero json. En tu proyecto de Playwright:

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

O configúralo permanentemente en playwright.config.ts:

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

El archivo debe contener las claves estándar de nivel superior config, suites, errors, stats.

Se incluye un informe de muestra en results.json si solo quieres probar el servidor.

3. Configurar la ruta del informe

Crea un archivo .env en la raíz del repositorio que apunte a ese informe (se recomienda una ruta absoluta):

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

Para usar el ejemplo incluido en su lugar:

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

REPORT_PATH se lee en cada llamada a una herramienta, por lo que puedes regenerar el informe sin reiniciar el servidor. Si no está definida, las llamadas a herramientas fallan con REPORT_PATH environment variable is not set.

4. Ejecutar el servidor

Desarrollo interactivo (MCP Inspector)

uv run mcp dev src/playwright_report_mcp/server.py

Abre el MCP Inspector en tu navegador, donde puedes listar e invocar las herramientas manualmente. Requiere npx.

Servidor stdio simple

uv run playwright-report-mcp

o, de forma equivalente:

uv run mcp run src/playwright_report_mcp/server.py

Habla el protocolo MCP a través de stdin/stdout. Útil para conectarlo a un cliente MCP, o para una prueba de humo rápida:

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

Deberías recibir un resultado JSON-RPC con "serverInfo":{"name":"Playwright Report",...}.

Conéctalo a un cliente

Registra el servidor con Claude Desktop:

uv run mcp install src/playwright_report_mcp/server.py

O añádelo manualmente a la configuración de un cliente MCP (p. ej. claude_desktop_config.json):

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

--directory es importante: hace que uv resuelva el venv de este proyecto y permite que load_dotenv() encuentre el archivo .env.

Herramientas

Ejecutar las pruebas

pytest y pytest-asyncio están instalados, pero el repositorio aún no tiene archivos de prueba, por lo que actualmente se recopilan 0 pruebas:

uv run pytest

Solución de problemas