Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Run Playwright tests and surface structured results for AI agents doing test failure analysis.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
PW_ALLOWED_DIRS, PW_RESULTS_FILE필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"playwright-report": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"playwright-report-mcp"
],
"env": {
"PW_ALLOWED_DIRS": "your-value",
"PW_RESULTS_FILE": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add playwright-report --env PW_ALLOWED_DIRS=your-value --env PW_RESULTS_FILE=your-value -- npx -y playwright-report-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"playwright-report": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"playwright-report-mcp"
],
"env": {
"PW_ALLOWED_DIRS": "your-value",
"PW_RESULTS_FILE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"playwright-report": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"playwright-report-mcp"
],
"env": {
"PW_ALLOWED_DIRS": "your-value",
"PW_RESULTS_FILE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
PW_ALLOWED_DIRS envPW_RESULTS_FILE env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 hubertgajewski 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(3.4.0)은 42일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
MCP server for Chrome DevTools
MCP server for browser use access
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.
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.
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 MCPs | Playwright Report MCP | |
|---|---|---|
| Examples | microsoft/playwright-mcp, executeautomation/mcp-playwright | this project |
| Purpose | Let an AI agent drive a browser | Let an AI agent read test results |
| Runs tests | No | Yes |
| Returns pass/fail | No | Yes |
| Surfaces error messages | No | Yes |
| Reads attachment content | No | Yes |
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.
results.json to only failed testsApproximate input token counts based on Claude tokenization (~3–4 characters per token for mixed JSON/text content).
| What you need | Without MCP — approach | Tokens (no MCP) | With MCP — tool calls | Tokens (MCP) | Savings |
|---|---|---|---|---|---|
| Error message only — live run | npx playwright test, read stdout (list/dot) | ~500–1,200 | run_tests + get_failed_tests | ~300–500 | ~2× |
| Error message only — existing results | Read full results.json | ~12,500–23,000 | get_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:
list/dot) is compact but gives the agent no path to attachment content — dead end for deeper analysisresults.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 neederror-context is the single largest optimisation availableThe 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.
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.
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:
2026-07-28, selected by clients using version negotiation (for example, versionNegotiation: { mode: "auto" }).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.
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_testsRuns the Playwright test suite and returns structured pass/fail results.
| Input | Type | Description |
|---|---|---|
workingDirectory | string (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. |
spec | string (optional) | Spec file path relative to the project directory, e.g. tests/login.spec.ts. Must stay within the project directory. |
browser | enum (optional) | Chromium, Firefox, Webkit, Mobile Chrome, Mobile Safari |
tag | string (optional) | Tag filter, e.g. @smoke |
timeout | integer (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. |
wait | boolean (optional) | Wait for completion before returning. Defaults to true. Set to false to start a background run and poll it with get_run_status. |
updateSnapshots | enum (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. |
headed | boolean (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. |
workers | integer (optional) | Number of parallel workers. Positive integer only; the "50%" string form is not yet supported. |
retries | integer (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.
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요