Playwright Report MCP

MCP-сервер, который предоставляет JSON-отчёты тестов Playwright в виде инструментов для LLM-агентов.

Требования

• Python >= 3.10

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

• Node.js + npx — только для mcp dev, который запускает MCP Inspector

Related MCP server: Tesults MCP

1. Установка зависимостей

Из корня репозитория:

uv sync

Это создаёт .venv/ и устанавливает проект в режиме editable. Все приведённые ниже команды выполняются через uv run, поэтому вам никогда не придётся активировать виртуальное окружение вручную.

2. Создание Playwright JSON-отчёта

Сервер читает отчёт Playwright, созданный репортёром json. В вашем Playwright-проекте:

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

Или настройте его на постоянной основе в playwright.config.ts:

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

Файл должен содержать стандартные ключи верхнего уровня: config, suites, errors, stats.

Пример отчёта включён в состав репозитория (файл results.json), если вы просто хотите опробовать сервер.

3. Настройка пути к отчёту

Создайте файл .env в корне репозитория, указывающий на этот отчёт (рекомендуется абсолютный путь):

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

Чтобы вместо этого использовать прилагаемый пример:

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

REPORT_PATH считывается при каждом вызове инструмента, поэтому вы можете перегенерировать отчёт без перезапуска сервера. Если переменная не задана, вызовы инструментов завершаются с ошибкой REPORT_PATH environment variable is not set.

4. Запуск сервера

Интерактивная разработка (MCP Inspector)

uv run mcp dev src/playwright_report_mcp/server.py

Открывает MCP Inspector в вашем браузере, где можно просматривать список инструментов и вызывать их вручную. Требуется npx.

Простой stdio-сервер

uv run playwright-report-mcp

или, что эквивалентно:

uv run mcp run src/playwright_report_mcp/server.py

Общается по протоколу MCP через stdin/stdout. Полезен для подключения к MCP-клиенту или для быстрого смоук-теста:

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

В ответ вы должны получить JSON-RPC-результат, содержащий "serverInfo":{"name":"Playwright Report",...}.

Подключение к клиенту

Зарегистрируйте сервер в Claude Desktop:

uv run mcp install src/playwright_report_mcp/server.py

Или добавьте его вручную в конфигурацию MCP-клиента (например, claude_desktop_config.json):

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

--directory важен: он позволяет uv найти виртуальное окружение этого проекта, а load_dotenv() — файл .env.

Инструменты

Запуск тестов

pytest и pytest-asyncio установлены, но в репозитории пока нет тестовых файлов, поэтому сейчас собирается 0 тестов:

uv run pytest

Устранение неполадок