Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Playwright Report MCP

de hubertgajewskiversión 3.4.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.hubertgajewski/playwright-report-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Web y navegadores

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • 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.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub hubertgajewski, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Web y navegadoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 880 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 46% de los otros 880 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 880 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Playwright Report MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (3.4.0) llegó al registro hace 42 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Browser Use

de browser-use

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

Computadora o nube★ 120.087MITActualizado hace 17 días
Instalar

Chrome DevTools MCP

de ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

Se ejecuta en tu computadora★ 54.821Apache-2.0Actualizado hace 15 días
Instalar

MCP Server Browser

de bytedance

MCP server for browser use access

Se ejecuta en tu computadora★ 39.550Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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.

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx