What can you do with this server?

This MCP server (ai-verify-mcp / ValidPilot Verify) is a comprehensive AI-driven browser verification and testing platform with 128+ tools for validating AI-generated code, UI testing, and evidence collection. Browser Automation * Open real browsers (Chromium, Firefox, WebKit), navigate URLs, click, type, hover, scroll, press keys * Navigate back/forward/reload, emulate devices (mobile/tablet/desktop), manage multiple isolated sessions Verification & Assertions * Assert URLs, visible text, element visibility/hidden states * Run smoke tests, full functional chain validations, and deployment health checks Accessibility Testing * Axe-core integration for WCAG compliance scanning with tag/selector/exclusion support * Capture accessibility tree (ARIA) snapshots Performance Analysis * Google Lighthouse audits, Core Web Vitals (LCP/FCP/CLS/TTFB), performance traces * Memory leak detection via detached DOM nodes, event listener counts, and heap size Visual & Responsive Testing * Create visual regression baselines and compare with pixel-level diffs * Detect UI issues (overlaps, overflow, invisible text, small click targets) * Cross-browser matrix testing and multi-viewport responsive layout testing Evidence Collection * Automatic screenshots (full-page or element-specific) with sensitive data redaction * DOM snapshots, HAR exports, console/network logs, step-by-step evidence chains * Export structured JSON evidence packages Smart Diagnostics & Fix * AI-powered root cause analysis, counterfactual analysis, error aggregation * Auto-attempt 8+ repair strategies with before/after fix verification * Detect anti-bot mechanisms (Cloudflare, CAPTCHAs, JS challenges, fingerprinting) Form & State Testing * Smart form filling with generated data, field validation (required/pattern/length) * Capture and compare page/API/storage state before/after operations * Read/write/clear cookies, localStorage, and sessionStorage API Contract Testing * Extract consumer contracts from network logs, save baselines, detect schema drift * Execute full business chain specs with API calls, assertions, and state diffs Code & Project Analysis * Audit projects for hardcoded secrets, SQL errors, CSS variable issues, and absolute paths * Analyze CSS for missing/undefined custom properties and circular references Reporting * Generate Markdown reports with embedded screenshots and pass/fail summaries * Score results across 5 dimensions (functional, technical, consistency, contract, observability)

How do I use ai-verify-mcp?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@ai-verify-mcp Validate the login form on example.com and save evidence" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

ai-verify-mcp

by validpilot

Overview Schema Related Servers Score Discussions

JavaScript

Local

This MCP server (ai-verify-mcp / ValidPilot Verify) is a comprehensive AI-driven browser verification and testing platform with 128+ tools for validating AI-generated code, UI testing, and evidence collection.

Browser Automation

Open real browsers (Chromium, Firefox, WebKit), navigate URLs, click, type, hover, scroll, press keys
Navigate back/forward/reload, emulate devices (mobile/tablet/desktop), manage multiple isolated sessions

Verification & Assertions

Assert URLs, visible text, element visibility/hidden states
Run smoke tests, full functional chain validations, and deployment health checks

Accessibility Testing

Axe-core integration for WCAG compliance scanning with tag/selector/exclusion support
Capture accessibility tree (ARIA) snapshots

Performance Analysis

Google Lighthouse audits, Core Web Vitals (LCP/FCP/CLS/TTFB), performance traces
Memory leak detection via detached DOM nodes, event listener counts, and heap size

Visual & Responsive Testing

Create visual regression baselines and compare with pixel-level diffs
Detect UI issues (overlaps, overflow, invisible text, small click targets)
Cross-browser matrix testing and multi-viewport responsive layout testing

Evidence Collection

Automatic screenshots (full-page or element-specific) with sensitive data redaction
DOM snapshots, HAR exports, console/network logs, step-by-step evidence chains
Export structured JSON evidence packages

Smart Diagnostics & Fix

AI-powered root cause analysis, counterfactual analysis, error aggregation
Auto-attempt 8+ repair strategies with before/after fix verification
Detect anti-bot mechanisms (Cloudflare, CAPTCHAs, JS challenges, fingerprinting)

Form & State Testing

Smart form filling with generated data, field validation (required/pattern/length)
Capture and compare page/API/storage state before/after operations
Read/write/clear cookies, localStorage, and sessionStorage

API Contract Testing

Extract consumer contracts from network logs, save baselines, detect schema drift
Execute full business chain specs with API calls, assertions, and state diffs

Code & Project Analysis

Audit projects for hardcoded secrets, SQL errors, CSS variable issues, and absolute paths
Analyze CSS for missing/undefined custom properties and circular references

Reporting

Generate Markdown reports with embedded screenshots and pass/fail summaries
Score results across 5 dimensions (functional, technical, consistency, contract, observability)

ValidPilot Verify

Don't just generate, verify.
让 AI 代码生成结果可验证、可信赖。证据驱动的 MCP 验证平台。

npm version npm downloads License MCP Protocol Node.js Contributor Covenant English

📘 MCP 新手入门：先看 MCP 协议速查手册，5 分钟搞懂 MCP。 📖 详细操作指南：见用户操作手册，从安装到精通。 🔧 遇到问题：见日志排查手册，常见错误与解决方案。

📑 目录

Related MCP server: PixelCheck

🎯 一句话介绍

ValidPilot Verify 是一个面向 AI 编程的全息验证平台。通过 MCP 协议，AI 可以自动验证代码生成结果——生成截图证据、诊断错误根因、留存完整证据链。

它能做什么？

🔍 验证 AI 生成的代码：打开页面、点击按钮、填写表单、验证结果
📸 留存证据：每步操作自动截图，形成可追溯的证据链
🐛 智能诊断错误：自动分析错误根因，给出置信度评分和修复建议
✅ 断言验证：验证元素存在、文本内容、URL 匹配等
📊 生成验证报告：Markdown 报告，包含截图证据和诊断结果

🔄 Skill + MCP = 最佳体验

ai-verify-mcp 提供 134 个底层验证工具（浏览器操作、截图、a11y 扫描、断言验证、视觉比对、网络监控、性能分析、内存检测、证据链采集、安全扫描等），但这些工具需要被编排调用才能完成完整的验证任务。

Skill 系统（如 Trae 的 browser-dev-full-validation-skill）正是这个编排层——它定义了一套标准验证流程：

flowchart LR
    A[AI 生成代码] --> B[Skill 编排验证流程]
    B --> C[ai-verify-mcp 执行验证]
    C --> D{验证通过?}
    D -->|失败| E[AI 自动修复]
    E --> C
    D -->|通过| F[留存证据链]

Skill 负责

职责	说明
流程编排	定义验证步骤顺序：打开页面 → 截图 → 检查 a11y → 断言结果
证据管理	统一存放截图、日志、HAR 文件到各阶段产物目录
生成验证报告	将多轮验证结果汇总为一份完整报告（成功率、故障清单、修复建议）
对比基准	对比当前验证结果与上一轮（或原始版本），计算回归情况

ai-verify-mcp 负责

职责	说明
134 个原子验证工具	`browser_open` / `browser_overlay_detect` / `browser_smoke_test` / `browser_counterfactual_analyze` / `browser_assert` / `browser_a11y_check` / `browser_smart_fill` / `browser_memory_check` / `browser_visual_component` / `security_headers_check` / `security_owasp_top10` / `api_probe` 等
证据链采集	每步操作自动截图，记录 Console 日志和网络请求
对比与 CSS 变量扫描	axe-core 集成、CSS 变量追踪
报告输出	结构化 JSON + Markdown 报告

💡 最佳实践：在 Trae 中同时启用 browser-dev-full-validation-skill + ai-verify-mcp MCP Server。Skill 自动编排 7 阶段验证流程，ai-verify-mcp 提供底层执行能力。两者缺一不可——只有 MCP 缺乏编排，只有 Skill 缺乏执行能力。

🚀 快速开始

方式一：1 分钟快速体验

# 1. 安装
npm install @validpilot/ai-verify-mcp

# 2. 启动服务
npx @validpilot/ai-verify-mcp start

# 3. 在 AI 助手中配置 MCP（以 Cursor 为例）

方式二：直接验证（无需 MCP）

# 快速验证一个网站
npx @validpilot/ai-verify-mcp validate --url https://example.com

# 截图留证
npx @validpilot/ai-verify-mcp screenshot --url https://example.com --name evidence-001

# 一键检查
npx @validpilot/ai-verify-mcp quick-check --url https://example.com

📦 更新到最新版本

查看当前版本：

# 查看 npm 上的最新版本
npm view @validpilot/ai-verify-mcp version

# 查看本地已安装版本（全局安装方式）
npm list -g @validpilot/ai-verify-mcp

根据您的使用方式选择对应的更新方法：

场景 A：MCP 配置中使用 `npx`（推荐，多数用户）

如果您的 MCP 配置是这种形式：

"validpilot-ai-verify-mcp": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp@1.6.2"]
}

更新方法：将版本号改为最新版本（当前为 1.6.9），或使用 @latest 自动跟随最新：

// 方式 1：指定具体版本（推荐，确保稳定性）
"args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp@1.6.9"]

// 方式 2：使用 latest 标签（每次启动自动拉取最新）
"args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp@latest"]

改完后重启 IDE 或重载 MCP Server 即可生效。npx 会自动下载新版本到缓存。

💡 提示：如果之前用过旧版本，npx 缓存可能残留旧包。如遇异常，执行 npx clear-npx-cache 清除缓存后重试。

场景 B：全局安装方式

如果您的 MCP 配置是这种形式：

"validpilot-ai-verify-mcp": {
  "command": "ai-verify-mcp",
  "args": []
}

更新方法：

# 更新到最新版本
npm install -g @validpilot/ai-verify-mcp@latest

# 或指定具体版本
npm install -g @validpilot/ai-verify-mcp@1.6.9

# 验证更新成功
ai-verify-mcp --version

更新后重启 IDE 即可生效，无需修改 MCP 配置。

场景 C：项目本地安装方式

如果是在项目中 npm install @validpilot/ai-verify-mcp 安装的：

# 更新到最新版本
npm install @validpilot/ai-verify-mcp@latest

# 或在 package.json 中修改版本号后执行
npm update @validpilot/ai-verify-mcp

🔧 配置 MCP Server

在 Cursor 中使用

打开 Cursor → 设置 → MCP Servers → Add
填写配置

或在 IDE 的 MCP 配置文件中添加（项目级 .cursor/mcp.json 或用户级配置）：

{
  "ai-verify-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
    "env": {
      "MCP_MODE": "http",
      "MCP_HTTP_PORT": "3456"
    }
  }
}

在 Claude Code 中使用

在项目根目录创建 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_MODE": "http",
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

在 Windsurf 中使用

Settings → MCP Servers → Add：

{
  "ai-verify-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
  }
}

🎬 实际使用示例

场景：验证 AI 生成的登录页面

你告诉 AI：

"帮我验证这个登录页面：打开 https://example.com/login，输入用户名 test 和密码 123，点击登录按钮，验证是否跳转到首页。"

AI 调用的工具链：

1. browser_open → 打开登录页面（截图：login-page.png）
2. browser_type → 输入用户名（截图：username-filled.png）
3. browser_type → 输入密码（截图：password-filled.png）
4. browser_click → 点击登录按钮（截图：login-clicked.png）
5. validation_check → 验证跳转到首页（截图：homepage.png）
6. browser_assert → 断言 URL 包含 /home（生成证据报告）

结果：完整证据链

artifacts/
├── login-page.png          # 页面初始状态
├── username-filled.png     # 输入用户名后
├── password-filled.png     # 输入密码后
├── login-clicked.png       # 点击登录后
├── homepage.png            # 登录成功后
└── validation-report.md    # 验证报告（含诊断结果）

🏆 为什么选择 ValidPilot Verify？

特性	ValidPilot Verify	Playwright	Puppeteer
MCP 协议原生	✅ 开箱即用	❌ 需自己封装	❌ 需自己封装
AI Agent 友好	✅ 134 个专用工具	❌ 通用 API	❌ 通用 API
证据链留存	✅ 自动截图 + 时间戳	❌ 手动实现	❌ 手动实现
智能诊断	✅ 错误根因 + 置信度	❌ 仅日志	❌ 仅日志
验证报告	✅ Markdown + 截图	❌ 需自己写	❌ 需自己写
快速验证	✅ 一键检查	❌ 需编写测试	❌ 需编写测试

核心差异：Playwright/Puppeteer 是"手"（负责操作），ValidPilot Verify 是"眼+脑"（负责检查和验证）。

Skill + MCP 协同优势

单独用 MCP	单独用 Skill	Skill + MCP 组合
✅ 134 个工具但需手动编排	✅ 有流程但缺执行能力	✅ 自动编排 + 自动执行
❌ 验证结果零散	❌ 流程模板固定	✅ 完整证据链 + 灵活配置
❌ 需手动对比差异	❌ 无法直接操控浏览器	✅ 全自动闭环

✅ 推荐配置：在 Trae 中启用 browser-dev-full-validation-skill，同时配置 ai-verify-mcp 作为 MCP Server。Skill 负责"什么时候验、验什么"，MCP 负责"怎么验"。

🎨 验证流程可视化

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AI 生成代码 → 验证流程                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌────────┐ │
│  │ 1. 打开   │ -> │ 2. 操作   │ -> │ 3. 断言   │ -> │ 4. 报告 │ │
│  │ browser_  │    │ browser_  │    │ browser_  │    │ evidence│ │
│  │ open      │    │ type/click│    │ assert    │    │ _pack  │ │
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └────────┘ │
│       │               │               │               │      │
│       ▼               ▼               ▼               ▼      │
│  📸 screenshot    📸 screenshot    📸 screenshot    📄 .md   │
│  login.png        input.png       result.png       report   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

📦 完整工具列表

✅ 验证框架（8个）

工具	说明
`validation_check`	检查点验证（负载时间、JS错误、HTTP错误等）
`validation_element`	元素状态验证（存在、可见、文本包含等）
`validation_flow`	流程验证（多步骤验证流程）
`validation_quick_run`	一键快速验证（7项检查）
`validation_report`	生成验证报告
`validation_report_export`	导出验证报告
`browser_assert`	断言验证（URL、标题、元素等）
`screenshot_diff`	视觉回归对比

🔍 智能诊断（9个）

工具	说明
`browser_diagnose`	错误自动诊断（根因分析 + 置信度）
`browser_element_status`	元素状态检查（可见性、可交互性、遮挡）
`browser_quick_fix`	快速修复（8种策略自动尝试）
`browser_verify_fix`	修复验证闭环
`browser_debug_report`	调试报告生成
`browser_errors_aggregate`	错误聚合统计
`error_fix_suggestion`	修复建议（基于规则）
`error_summary_md`	错误摘要（Markdown）
`debug_investigate`	深度调查

📸 证据收集（6个）

工具	说明
`browser_screenshot`	全屏截图
`browser_screenshot_element`	元素截图
`browser_artifacts`	工件管理
`browser_artifacts_clear`	清理工件
`browser_har_export`	导出 HAR 文件
`browser_snapshot`	页面快照

🌐 浏览器操作（21个）

完整浏览器操作能力：打开、点击、输入、滚动、等待、Cookie、存储、网络、控制台等。

🎯 智能定位（4个）

工具	说明
`browser_find_element`	按文本智能查找元素
`browser_locator_suggest`	选择器建议
`browser_locator_validate`	选择器验证
`browser_find_page`	页面类型识别

🔒 安全扫描（6个）

工具	说明
`security_headers_check`	HTTP 安全头部检查（CSP、HSTS、XFO 等 7 项 + 信息泄露检测）
`security_csp_analyze`	CSP 策略深度分析（unsafe-inline/eval 检测、评分）
`security_sql_injection_scan`	SQL 注入扫描（20 个 payload，多数据库错误检测）
`security_xss_scan`	XSS 漏洞扫描（26 个 payload，未转义检测）
`security_owasp_top10`	OWASP Top 10 快速检查（A1-A10 全覆盖）
`api_probe`	API 端点探测（多 HTTP 方法 + CORS 分析）

🔬 证据链概念

证据链是 ValidPilot Verify 的核心概念：

每步操作自动截图：时间戳 + 操作类型 + 结果状态
错误自动诊断：错误类型 + 根因分析 + 置信度评分
修复建议生成：基于规则的修复建议 + 验证闭环
报告自动生成：Markdown 报告 + 截图引用 + 诊断结果

示例证据链报告：

# 验证报告 - 登录流程

## ✅ 通过的步骤

| 步骤 | 操作 | 截图 | 时间戳 |
|------|------|------|--------|
| 1 | 打开登录页 | login-page.png | 2026-06-28T10:00:00Z |
| 2 | 输入用户名 | username-filled.png | 2026-06-28T10:00:05Z |
| 3 | 点击登录 | login-clicked.png | 2026-06-28T10:00:10Z |

## ❌ 失败的步骤

| 步骤 | 操作 | 错误 | 截图 | 诊断 |
|------|------|------|------|------|
| 4 | 验证首页 | URL不匹配 | homepage.png | 置信度 85% - 登录可能失败 |

**错误类型**: 验证失败
**置信度**: 85%
**建议**: 检查登录是否成功，查看是否有错误提示。

⚙️ 环境变量

变量	说明	默认值
`MCP_MODE`	MCP 运行模式（stdio/http）	stdio
`MCP_HTTP_PORT`	HTTP 端口	3456
`VALIDPILOT_ARTIFACTS_DIR`	证据存放目录	./artifacts
`SCREENSHOT_QUALITY`	截图质量	80

❓ 常见问题

Q: 和 browser-mcp 有什么区别？

browser-mcp 是"手"——负责操作浏览器（打开、点击、输入）。 ai-verify-mcp 是"眼+脑"——负责验证和诊断（检查结果、留存证据、诊断错误）。

两者可以配合使用：browser-mcp 操作，ai-verify-mcp 验证。

Q: 支持哪些 AI 助手？

支持所有 MCP 协议兼容的 AI 助手：Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline 等。

Q: 证据存放在哪里？

默认存放在 ./artifacts 目录，包含截图、HAR 文件、验证报告等。

Q: 如何更新到最新版本？

详见上方 📦 更新到最新版本章节。简要说明：

npx 方式：将 MCP 配置中的版本号改为 @latest 或具体新版本号（如 @1.6.9），重启 IDE
全局安装：执行 npm install -g @validpilot/ai-verify-mcp@latest
查看最新版本：执行 npm view @validpilot/ai-verify-mcp version

Q: 启动失败，`Error: Playwright browser failed to launch`

原因 A: Playwright 浏览器二进制未安装
解决: 运行 npx playwright install chromium
原因 B: Linux 系统缺少系统依赖
解决: Debian/Ubuntu 执行 apt-get install libnspr4 libnss3 libatk1.0-0 libdrm2 libxkbcommon0 libxcomposite1 libxdamage1 libxfixes3 libxrandr2 libgbm1 libasound2

Q: MCP 连接失败，`MCP error -32000: Connection closed`

原因: node 可执行文件路径在 MCP Host 里找不到
解决: 在 MCP config 中使用 command: "npx" args: ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"] 而非 node .../start-http.js

Q: 端口 3456 已被占用

解决: 在 MCP config 中指定自定义端口: "env": { "MCP_HTTP_PORT": "3557" }

Q: 截图没生成到 ./artifacts

检查1: 进程对当前目录有写权限
检查2: 通过环境变量覆盖: "env": { "VALIDPILOT_ARTIFACTS_DIR": "C:/temp/evidence" }
检查3: AI 是否真的调用了 browser_screenshot 工具（在 MCP 调试模式下看 ListTools 调用日志）

🔌 MCP Client 配置速查

所有客户端的 stdio/HTTP shape 一致，下面列出可直接复制粘贴的配置块。

在 Cursor（项目级推荐）

.cursor/mcp.json（项目根目录）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

在 Claude Desktop

编辑 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json（Windows）或 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

⚠️ Claude Desktop 只会加载用户级 config 文件，重启 Claude Desktop 才能看到新工具。

在 Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

在 Claude Code（本地安装）

项目根目录的 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
    }
  }
}

在 Cline / Continue / 其他 stdio MCP 客户端

{
  "name": "ai-verify-mcp",
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
}

在 Trae IDE

两种入口二选一，推荐项目级。

方式 A：项目级（推荐，多人共享）

在项目根目录创建 .trae/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

方式 B：用户级（全局生效）

%APPDATA%\Trae\User\mcp.json（Windows）或 ~/.config/Trae/User/mcp.json（macOS/Linux）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

💡 Trae 在 settings → MCP → "+ Add" → "Raw Config (JSON)" 按钮可直接弹出对应路径；保存后重启 Trae 会话加载新工具。

⚠️ Trae MCP 限制提醒

Trae 因模型上下文窗口有限，对 MCP 引入的两道硬性上限：

限制项	上限值	触达后果
所有 MCP Server 工具描述总字符数	≈ 8000 字符	超出后按工具粒度丢弃多余的工具描述
所有 MCP Server 工具总数	≈ 40 个工具	超出后按工具粒度丢弃装不下的工具

📌 数据来源：Trae 官方 FAQ｜MCP 工具 · 2026-02

大量堆叠 MCP 后，可能出现"list tools failed"或工具显示不全的现象——并非 ai-verify-mcp 自身问题，而是触达 Trae 上限后按工具粒度丢失描述。具体规避措施请参考 Trae 官方文档。

在 Codex CLI（OpenAI）

~/.codex/config.toml（TOML 格式，注意与 JSON 区别）：

[mcp_servers.ai-verify-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]

[mcp_servers.ai-verify-mcp.env]
MCP_HTTP_PORT = "3456"

或使用 CLI 一次性添加：

codex mcp add ai-verify-mcp -- npx -y @validpilot/ai-verify-mcp

💡 Codex CLI 默认用 stdio，HTTP 端口仅在 MCP_MODE=http 时使用；如需用 HTTP 暴露给浏览器调试，需用 start-http.js 启动后让 Codex 通过 SSE/HTTP 连接（Codex 0.40+ 支持）。

在 OpenClaw（开源 Claude Code 替代品）

~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "ai-verify-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
        "env": {
          "MCP_HTTP_PORT": "3456"
        }
      }
    }
  }
}

💡 OpenClaw 使用 mcp.servers.<name> 嵌套结构（不是 servers 后缀是另一种风格），与 Claude Code 同源协议，可平滑迁移。

在 Hermes Agent（Nous Research）

~/.hermes/config.yaml（YAML 格式，与 JSON 路径不同）：

mcp_servers:
  ai-verify-mcp:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
    env:
      MCP_HTTP_PORT: "3456"

或使用 CLI 交互式添加：

hermes mcp add ai-verify-mcp \
  --command "npx" \
  --args "-y,ai-verify-mcp"

💡 Hermes 会自动 discover 工具列表，启动后用 hermes tools list 可看到 browser_*、validation_* 等工具已注册。

在华为云 CodeArts（码云 IDE）

设置 → MCP工具 → "配置MCP" → 编辑 mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

或在 IDE 命令面板执行：

Ctrl+Shift+P → "CodeArts: Add MCP Server"
选 stdio → 填 npx → 填 -y,ai-verify-mcp
配置自动写入 mcp_settings.json

⚠️ 华为云码云建议开启 MCP 不超过 8 个，启用 3 个最佳，本工具是验证类，建议与 Playwright、Context7 等共用并设置 defer_loading 避免冲突。

在 Tencent CodeBuddy

方式 A（推荐）：~/.codebuddy/.mcp.json（推荐）

~/.codebuddy/.mcp.json（全局）或项目级 .mcp.json（项目级）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

方式 B：Settings.json 集成

设置 → "Add MCP" → 自动打开 settings.json，追加：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
    }
  }
}

💡 CodeBuddy 支持 STDIO / SSE / HTTP 三种 transports，本节配置均用 STDIO（最常用）；如需用 HTTP 模式，把 command/args 替换为 url: "http://localhost:3456/sse" 即可。

🎬 演示：✅ vs ❌ 对比

❌ 没有验证（普通 AI 编程）

👤 "帮我写一个登录页"
🤖 "已生成 login.html / login.js ..."
👤 "能跑吗？"
🤖 "应该没问题"
👤 "......"   ❌ 没有证据

✅ 使用 ValidPilot Verify

👤 "帮我写一个登录页，跑完之后验证一下"
🤖 "好的，我边写边验证：
    1. 打开页面 → validation_quick_run ✅
    2. 输入用户名 → screenshot 已留存
    3. 输入密码 → screenshot 已留存
    4. 点击登录 → screenshot + URL断言 ✅
    5. 验证首页 → evidence/report.md ✅
👤 *(点击 evidence/login-flow-report.md 查看截图证据)*

完整证据链文件结构：

artifacts/
├── step-1-login-page.png
├── step-2-username-typed.png
├── step-3-password-typed.png
├── step-4-login-clicked.png
├── step-5-home-verified.png
└── login-flow-report.md

📦 发布自动化

发布到 npm 时会自动执行健康校验。

{
  "scripts": {
    "start": "node server.js",
    "http": "node start-http.js",
    "cli": "node bin/validpilot.js",
    "validate": "node bin/validpilot.js health",
    "pack:dry": "npm pack --dry-run",
    "prepublishOnly": "node bin/validpilot.js health && npm pack --dry-run"
  }
}

执行流程：

$ npm publish
> @validpilot/ai-verify-mcp@1.6.9 prepublishOnly
> node bin/validpilot.js health && npm pack --dry-run

{ "ok": true, "name": "@validpilot/ai-verify-mcp", "version": "1.6.9", ... }
npm notice package size: 649.9 kB
npm notice total files: 220
+ @validpilot/ai-verify-mcp@1.6.9 → 上传 npm registry

发布前可手动验证：

npm run validate → Playwright 健康检查
npm run pack:dry → 打包预览（不实际打包）

🙏 致谢

感谢以下项目和技术的启发：

Playwright 浏览器自动化引擎
@modelcontextprotocol/sdk MCP 协议 SDK
axe-core 无障碍检查

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捐赠方式 / Donation Methods

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无论金额大小，都是对我莫大的鼓励。再次感谢您的支持！
No matter the amount, every bit of support means a lot. Thank you!

GitHub Sponsors：暂未开通，敬请期待。Not yet available, stay tuned.

Contributing：欢迎贡献！阅读 CONTRIBUTING.md 了解如何参与。请遵守 Code of Conduct。

Security：发现漏洞？查看 SECURITY.md 了解安全策略。

AI Agents：你是 AI Agent？查看 AGENTS.md 获取编码指南和项目约定。

📜 许可证

Don't just generate, verify. 让 AI 编程可信赖。

Install Server

license - permissive license

quality

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

1dRelease cycle

18Releases (12mo)

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/validpilot/ai-verify-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server

ValidPilot Verify

📑 目录

🎯 一句话介绍

它能做什么？

🔄 Skill + MCP = 最佳体验

Skill 负责

ai-verify-mcp 负责

🚀 快速开始

方式一：1 分钟快速体验

方式二：直接验证（无需 MCP）

📦 更新到最新版本

场景 A：MCP 配置中使用 npx（推荐，多数用户）

场景 B：全局安装方式

场景 C：项目本地安装方式

🔧 配置 MCP Server

在 Cursor 中使用

在 Claude Code 中使用

在 Windsurf 中使用

🎬 实际使用示例

场景：验证 AI 生成的登录页面

🏆 为什么选择 ValidPilot Verify？

Skill + MCP 协同优势

🎨 验证流程可视化

📦 完整工具列表

✅ 验证框架（8个）

🔍 智能诊断（9个）

📸 证据收集（6个）

🌐 浏览器操作（21个）

🎯 智能定位（4个）

🔒 安全扫描（6个）

🔬 证据链概念

⚙️ 环境变量

❓ 常见问题

Q: 和 browser-mcp 有什么区别？

Q: 支持哪些 AI 助手？

Q: 证据存放在哪里？

Q: 如何更新到最新版本？

Q: 启动失败，Error: Playwright browser failed to launch

Q: MCP 连接失败，MCP error -32000: Connection closed

Q: 端口 3456 已被占用

Q: 截图没生成到 ./artifacts

🔌 MCP Client 配置速查

在 Cursor（项目级推荐）

在 Claude Desktop

在 Windsurf

在 Claude Code（本地安装）

在 Cline / Continue / 其他 stdio MCP 客户端

在 Trae IDE

方式 A：项目级（推荐，多人共享）

方式 B：用户级（全局生效）

⚠️ Trae MCP 限制提醒

在 Codex CLI（OpenAI）

在 OpenClaw（开源 Claude Code 替代品）

在 Hermes Agent（Nous Research）

在华为云 CodeArts（码云 IDE）

在 Tencent CodeBuddy

🎬 演示：✅ vs ❌ 对比

❌ 没有验证（普通 AI 编程）

✅ 使用 ValidPilot Verify

📦 发布自动化

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场景 A：MCP 配置中使用 `npx`（推荐，多数用户）

Q: 启动失败，`Error: Playwright browser failed to launch`

Q: MCP 连接失败，`MCP error -32000: Connection closed`