Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Playwright Report MCP

von hubertgajewskiVersion 3.4.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.hubertgajewski/playwright-report-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Run Playwright tests and surface structured results for AI agents doing test failure analysis.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Web & Browser

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: PW_ALLOWED_DIRS, PW_RESULTS_FILE

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "playwright-report": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "playwright-report-mcp"
      ],
      "env": {
        "PW_ALLOWED_DIRS": "your-value",
        "PW_RESULTS_FILE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add playwright-report --env PW_ALLOWED_DIRS=your-value --env PW_RESULTS_FILE=your-value -- npx -y playwright-report-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "playwright-report": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "playwright-report-mcp"
      ],
      "env": {
        "PW_ALLOWED_DIRS": "your-value",
        "PW_RESULTS_FILE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "playwright-report": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "playwright-report-mcp"
      ],
      "env": {
        "PW_ALLOWED_DIRS": "your-value",
        "PW_RESULTS_FILE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • PW_ALLOWED_DIRS env
    path.delimiter-separated list of directories the per-call workingDirectory parameter may point at. Entries may be absolute or relative (resolved once against the server's launch cwd at startup). Defa…
  • PW_RESULTS_FILE env
    Absolute path override for the JSON reporter output file. Defaults to /test-results/results.json, computed per call.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto hubertgajewski bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Web & Browseri

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 879 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 46 % der anderen 879 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 879 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Playwright Report MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (3.4.0) kam vor 42 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Browser Use

von browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

Computer oder Cloud★ 120.087MITAktualisiert vor 17 Tagen
Installieren

Chrome DevTools MCP

von ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

Läuft auf deinem Computer★ 54.821Apache-2.0Aktualisiert vor 15 Tagen
Installieren

MCP Server Browser

von bytedance

MCP server for browser use access

Läuft auf deinem Computer★ 39.550Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Playwright Report MCP

An MCP (Model Context Protocol) server for running Playwright tests and reading structured results, failed test details, and attachment content — designed for AI agents doing test failure analysis.


Table of contents

  • What it is
  • What it is NOT
  • Why
  • Quick start
  • Tools
  • Attachments
  • Installation
  • Configuration
  • Requirements
  • Troubleshooting
  • Development
  • Cutting a release
  • Contributing
  • Release
  • License

What it is

Playwright Report MCP gives an AI agent structured, token-efficient access to Playwright test outcomes. It runs your test suite, reads the JSON reporter output, and surfaces exactly what the agent needs: which tests failed, what the errors were, and the content of relevant attachments.

What it is NOT

There are many Playwright MCP servers that control a browser — they navigate pages, click elements, fill forms, and take screenshots. Playwright Report MCP is not one of those.

Browser automation MCPsPlaywright Report MCP
Examplesmicrosoft/playwright-mcp, executeautomation/mcp-playwrightthis project
PurposeLet an AI agent drive a browserLet an AI agent read test results
Runs testsNoYes
Returns pass/failNoYes
Surfaces error messagesNoYes
Reads attachment contentNoYes

Why

The problem with existing approaches

Default reporters (`list` / `dot`) — Playwright's default reporters print human-readable output to stdout. Compact, but lossy: no attachment paths, no retry breakdown, no structured data.

HTML reporter (report.html) — A self-contained SPA bundle (typically 2–50 MB). Not machine-readable as text and exceeds any LLM context window.

Reading `results.json` directly — Works, but a full JSON report for even a small test suite is 10,000–20,000 tokens. For a failing test, most of that is passing test metadata you don't need.

What Playwright Report MCP does instead
  • Filters results.json to only failed tests
  • Returns structured, typed JSON the agent can act on immediately
  • Exposes individual attachments by name so the agent fetches only what it needs
  • Works on results produced by anyone — CI pipeline, a human, or the agent itself
Token cost comparison (one failed test in a 20-test suite)

Approximate input token counts based on Claude tokenization (~3–4 characters per token for mixed JSON/text content).

What you needWithout MCP — approachTokens (no MCP)With MCP — tool callsTokens (MCP)Savings
Error message only — live runnpx playwright test, read stdout (list/dot)~500–1,200run_tests + get_failed_tests~300–500~2×
Error message only — existing resultsRead full results.json~12,500–23,000get_failed_tests~300–500~25–45×
+ page state at failure+ read error-context file~15,000–26,000+ get_test_attachment('error-context')~2,800–3,500~4–7×
+ custom text attachments¹+ read attachment files~16,200–28,500+ get_test_attachment ×2~3,300–5,500~4–5×
+ full page HTML snapshot²+ read snapshot file~41,000–103,000+ get_test_attachment~33,300–85,500~1.2×

¹ Custom text attachments — e.g. AI diagnosis (~500–2,000 tokens) and console logs (~200–500 tokens) added via testInfo.attach() in your own fixtures.

² Full page HTML snapshot — a custom fixture that attaches the full rendered page HTML on failure. Large pages alone can reach 30,000–80,000 tokens and dominate cost regardless of whether MCP is used.

Key observations:

  • For a live run, stdout (list/dot) is compact but gives the agent no path to attachment content — dead end for deeper analysis
  • Reading results.json directly costs ~12,500–23,000 tokens even when only one test failed — most of it is passing test metadata the agent doesn't need
  • The biggest MCP gains are in the middle rows: getting error messages + page state from existing results at ~4–45× lower token cost
  • Full page HTML snapshot dominates cost either way; skipping it in favour of error-context is the single largest optimisation available
CI failure analysis

The primary use case: your CI pipeline runs the tests, the agent picks up the results after the fact and diagnoses failures. get_failed_tests reads results.json regardless of who triggered the run. No re-run needed.


Quick start

1. Install via npx (recommended)

No clone or build step needed — npx downloads and runs the server automatically:

{

"mcpServers": { "playwright-report-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "playwright-report-mcp"], "type": "stdio" } } }

Or build from source:

git clone https://github.com/hubertgajewski/playwright-report-mcp.git

cd playwright-report-mcp npm install && npm run build

2. Add the JSON reporter to your Playwright project

// playwright.config.ts

reporter: [ ['json', { outputFile: 'test-results/results.json' }], ['html'], // keep any existing reporters ],

3. Register in `.mcp.json`

{

"mcpServers": { "playwright-report-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "playwright-report-mcp"], "type": "stdio" } } }

4. Ask your AI agent

Run the Playwright tests and tell me what failed.


Compatibility

Tested with Claude Code (CLI). Should work with any MCP-compatible client that supports stdio transport, including Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, and Continue.dev — but these have not been verified.

The stdio server supports both MCP protocol eras from one entrypoint:

  • Modern: protocol revision 2026-07-28, selected by clients using version negotiation (for example, versionNegotiation: { mode: "auto" }).
  • Legacy: supported 2025-era revisions, selected by clients that use the traditional initialize handshake. This remains the default behavior in the MCP client SDK.

The opening exchange pins one era for the connection lifetime. A client that pins an unsupported revision receives an explicit negotiation error; the server does not silently switch it to another era.


Tools

The project-scoped tools accept an optional workingDirectory parameter — see Multi-worktree support. get_run_status can use either a runId from run_tests with wait: false, or a workingDirectory lookup for the latest tracked run.

run_tests

Runs the Playwright test suite and returns structured pass/fail results.

InputTypeDescription
workingDirectorystring (optional)Playwright project directory. Absolute or relative to the MCP server launch directory. Defaults to ".". Must be under PW_ALLOWED_DIRS — see Multi-worktree support.
specstring (optional)Spec file path relative to the project directory, e.g. tests/login.spec.ts. Must stay within the project directory.
browserenum (optional)Chromium, Firefox, Webkit, Mobile Chrome, Mobile Safari
tagstring (optional)Tag filter, e.g. @smoke
timeoutinteger (optional)Timeout in milliseconds for the whole test run. Defaults to 300000 (5 min). Use a larger value for long suites or a smaller one to fail fast. When the run is killed by this timeout, the tool returns an explicit error rather than a generic non-zero exit.
waitboolean (optional)Wait for completion before returning. Defaults to true. Set to false to start a background run and poll it with get_run_status.
updateSnapshotsenum (optional)Update snapshot baselines. One of all, changed, missing, none. Playwright's default is missing; changed updates differing + missing. Omit to leave existing baselines alone.
headedboolean (optional)Run with a visible browser window. Omitting or setting false leaves playwright.config.ts intact — Playwright has no --no-headed flag, so false does not force headless when the config sets headed.
workersinteger (optional)Number of parallel workers. Positive integer only; the "50%" string form is not yet supported.
retriesinteger (optional)Maximum retry count for flaky tests. 0 explicitly disables retries; omit to use the project's config.

| maxFailures | integer (optional) | Stop the run after this many failures. Positive integer.

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen