ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Periscope MCP

โดย segentic-labรุ่น 0.10.4i★ –i–
ชื่อใน registryio.github.segentic-lab/periscope-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Web-app QA for AI agents: 73 Playwright tools — auth, E2E, a11y/SEO/GEO, Web Vitals + Lighthouse

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: –
  • ช่องทาง (transport):
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub segentic-lab ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2985 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 16% ของอีก 2985 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2985 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Periscope MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.10.4) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

periscope-mcp

An MCP server that gives AI agents 74 Playwright tools to QA, test, and analyze web apps — static sites, SPAs, and apps behind a login — returning hard verdicts, not screenshots to squint at. Not a thin wrapper around browser APIs; the tools are shaped around how agents actually work:

  • Hard results, not screenshot-squinting — assert_condition returns passed: true/false with the actual value; checks return structured issues.
  • One call instead of ten — auto_fill_form detects, infers, and fills a whole form; interact_and_test batches 25 action types with checks; test_project crawls and audits an entire site.
  • Real web-app testing — persistent authenticated sessions (form/basic/ cookie auth, plus a visible interactive login for 2FA/SSO/CAPTCHA that then runs headless), multi-step flows, network mocking, state snapshots, and real INP measured from the interactions it drives.
  • Honest responses — failures say what happened *and* what to do next (expired session vs. browser crash vs. eviction); silent no-ops like ignored drags come back flagged, not as fake success.
  • Debugging built in — captured API response bodies, console/network logs, network mocking, and state snapshots/diffs, no setup calls needed.
  • Audits agents can't get from a browser binding — accessibility, SEO, and GEO/agentic-search readiness (robots.txt AI-crawler access, llms.txt, WebMCP), plus real Lighthouse.

Playwright + headless Chrome underneath; site crawling, responsive testing, and screenshot diffing on top. Works with any MCP client — Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Gemini CLI, custom agents, or anything else that speaks MCP over stdio.

Why not just playwright-mcp?

playwright-mcp is excellent at what it is: general browser control over MCP, with tools that mirror Playwright's own API. If the job is "browse this site, click around, extract something," use it.

Periscope exists for a different job: testing and auditing a site or web app, then reporting findings — and its tools encode the testing knowledge an agent would otherwise have to reinvent every session:

Raw browser controlPeriscope
Verifying an outcomeRead a screenshot or DOM dump and judgeassert_condition → hard passed: true/false + actual value
Filling a formOne call per field, agent invents test dataauto_fill_form — detects fields, infers realistic data, reports per-field failures
AuthRe-login by scripting clicks each sessionProjects persist form/basic/cookie auth; sessions share the logged-in context
Site-wide auditLoop pages manuallytest_project — crawl + accessibility/SEO/GEO/visual/functionality checks + saved report
Diagnosing a broken pageAsk for logs, replay requestsResponse bodies, console, and network are captured automatically; mock APIs with intercept_network
Silent failuresDrag "succeeds," nothing movedFlagged in the result, with the recovery path spelled out
AI-readiness audits—robots.txt AI-crawler access, llms.txt, WebMCP annotations, JSON-LD, plus real Lighthouse scores

The two aren't rivals — an agent can happily use playwright-mcp for browsing tasks and Periscope when it's wearing the QA hat. Periscope's design bets are simply about that hat: fewer, higher-level calls; structured verdicts instead of raw page state; and errors written to tell the agent what to do next.

Architecture

MCP client (AI agent)  -->  MCP Server (stdio)  -->  Playwright (Headless Chrome)

| | +-- Projects (JSON) +-- Persistent Sessions +-- Screenshots (PNG) +-- Network Interception +-- Reports (JSON) +-- Device Emulation +-- Videos (WebM)

How it works: your MCP client connects to this server over stdio. The server exposes 74 tools the agent can call to create projects, configure authentication, crawl websites, run static checks, and interactively test web applications using persistent browser sessions. Results (JSON + screenshots + videos) are returned to the agent for analysis.

Project Structure

periscope-mcp/

├── server.py # MCP server entry point (stdio wiring + dispatch) ├── tool_schemas.py # All 74 MCP tool definitions (schemas) ├── runtime.py # Shared singletons (project store, sessions, browser) ├── coercion.py # Argument coercion for MCP clients with stale schemas ├── handlers/ # Tool handlers, grouped by category │ ├── registry.py # @tool(name) decorator + HANDLERS registry │ ├── projects.py # create/list/get/delete project │ ├── auth.py # form login, basic auth, cookies, copy_auth │ ├── static_testing.py # test_url, crawl, test_project, reports, responsive │ ├── session_tools.py # open/close/list sessions, viewport, history │ ├── interactive.py # click, fill, steps, element queries, dialogs │ ├── analysis.py # forms, links, keyboard nav, tables, toasts, contrast │ ├── advanced.py # network mocking, storage, iframes, emulation, recording │ ├── agent_speed.py # assertions, smart find, auto-fill, snapshots │ ├── web.py # web_search, web_fetch │ ├── discovery.py # describe_tools catalog │ └── system.py # periscope_system: status, self-update, agents_md ├── tester.py # Playwright browser control + test orchestration ├── crawler.py # Page discovery (BFS crawl, same-domain only) ├── projects.py # Project CRUD + auth config storage ├── auth.py # Authentication handlers (form, basic, cookies) ├── sessions.py # SessionManager + PageSession — persistent page lifecycle ├── interactions.py # Interaction primitives (click, fill, execute_steps) ├── utils.py # Screenshot comparison (Pillow pixel diff) ├── config.py # Global settings (timeouts, paths, session limits) ├── checks/ │ ├── visual.py # Broken images, favicon, overflow, small text │ ├── accessibility.py # Alt text, labels, headings, lang, ARIA, keyboard nav │ ├── functionality.py # Broken links, forms, SEO, performance, link checker │ └── geo.py # GEO/agentic search: robots.txt AI crawlers, llms.txt, WebMCP, JSON-LD ├── tests/ # Unit tests (no browser) + tests/e2e/ (real browser + fixture pages) ├── data/ # Created at runtime (gitignored — contains credentials) ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml └── .mcp.json.example # MCP registration template (copy to .mcp.json)

Prerequisites

  • Python 3.11+
  • Playwright + Chromium browser

Installation (Local)

Quick install (Debian/Ubuntu)

One command — clone and install:

git clone https://github.com/segentic-lab/periscope-mcp.git && cd periscope-mcp && ./install.sh

Fully unattended (no confirmation prompts):

git clone https://github.com/segentic-lab/periscope-mcp.git && cd periscope-mcp && ./install.sh -y

Already cloned? Just run ./install.sh from the repo directory.

The script installs apt prerequisites, creates the venv, installs Python dependencies and Playwright's Chromium, runs a headless self-test, and generates mcp-config.json with the correct absolute paths for this install (copy or merge it into your project's .mcp.json). Useful flags:

  • ./install.sh --system-chromium — use an existing Chromium/Chrome (sets CHROMIUM_PATH) instead of downloading Playwright's build
  • ./install.sh --skip-deps — never touch apt / use sudo
  • ./install.sh -y — non-interactive (no confirmation prompts)

On any other platform the script doesn't modify your system — it prints the exact commands to run for your OS (./install.sh --manual macos|fedora|arch|suse|windows to pick explicitly).

Updating
./update.sh

Pulls the latest source from GitHub (git pull --ff-only) and refreshes the install: Python dependencies, Playwright browser (kept on system Chromium if that's what the install uses), the registry + headless-launch self-test, and a regenerated mcp-config.json. Works on any platform with an existing install. Your data/ directory (projects, credentials, screenshots, reports) is never touched.

  • ./update.sh --force — stash local modifications to tracked files first (recover with git stash pop)
  • ./update.sh --full — also re-check apt prerequisites on Debian/Ubuntu (uses sudo)

If you have local modifications, the script refuses and lists them instead of overwriting.

Manual install
# Clone the repo

cd periscope-mcp

Create virtual environment

python3 -m venv venv source venv/bin/activate

Install dependencies

pip install -r requirements.txt

Install Chromium for Playwright

playwright install chromium

Installation (Docker)

docker compose up -d

See Docker Deployment section below.

Connecting an MCP Client

Periscope is a standard stdio MCP server: point any MCP client at venv/bin/python server.py and you're done. ./install.sh generates mcp-config.json with the correct absolute paths for your machine; most clients accept that shape directly:

{

"mcpServers": { "periscope": { "command": "/path/to/periscope-mcp/venv/bin/python", "args": ["/path/to/periscope-mcp/server.py"] } } }

Client-specific examples:

  • Claude Code — copy the config into the project as .mcp.json (cp .mcp.json.example .mcp.json and adjust paths), or run claude mcp add periscope -- /path/to/venv/bin/python /path/to/server.py
  • Cursor / Windsurf — add the block above to ~/.cursor/mcp.json / ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
  • Codex CLI — add to ~/.codex/config.toml: [mcp_servers.periscope] with command and args as above
  • Custom agents — any MCP SDK client can spawn the server over stdio with the same command and args

After configuring, restart your client.

Teaching your agent to use the tools

Two options, depending on your agent:

  • Claude Code (recommended): install the skill. SKILL.md (repo root; also exposed at skills/periscope/ in the Claude Code skill layout) is a Claude Code skill — it auto-triggers on web-testing tasks and loads a distilled operating guide (workflow decision table + the pitfalls) only when needed, costing ~0 context otherwise:
  ln -s "$(pwd)/skills/periscope" ~/.claude/skills/periscope

A symlink keeps it current with ./update.sh (copy the folder instead if you prefer a frozen version).

  • Any other MCP client: paste the guide. AGENTS.md contains a ready-made system-prompt block — workflows, tool-selection guidance, and known pitfalls. Paste its contents into your agent's system prompt (or custom instructions).

Either way, the agent can always fetch the current full guide from the running server via periscope_system(action="agents_md") and the complete catalog via describe_tools().

MCP Tools Reference (74 tools)

Project Management (4 tools)
ToolDescriptionRequired Params
create_projectCreate a new testing projectname, base_url
list_projectsList all projects_(none)_
get_projectGet project detailsname
delete_projectDelete project + dataname
Authentication (7 tools)
ToolDescriptionRequired Params

| set_form_login | Configure

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx