プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Playwright Report MCP

作者:hubertgajewskiバージョン 3.4.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.hubertgajewski/playwright-report-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: ウェブ・ブラウザ

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: PW_ALLOWED_DIRS, PW_RESULTS_FILE

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • 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.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント hubertgajewski で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの880件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの880件のうち46%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの880件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Playwright Report MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(3.4.0)がレジストリに届いたのは42 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Browser Use

作者:browser-use

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

パソコンでもクラウドでも★ 120,087MIT17 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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.

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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