【开发者必备】用MCP + Playwright实现零代码自动化
在当前数字化转型过程中，技术开发者面临着各种数据获取与流程自动化的需求。随着AI技术的演进，基于 MCP 协议构建的 AI-工具交互标准为自动化领域开辟了新可能。本文将探讨如何通过 MCP 协议桥接 AI 能力与Playwright 自动化工具，构建可靠的数据自动化处理，探索智能自动化在实际业务场景中的落地应用。
1、日常痛点
无论是前端、后端还是全栈开发者，都经常面临这些问题：
- 重复性工作消耗精力：如定期收集财报数据、填写表单、生成报告等
- 数据获取效率低下：手动从各种来源提取数据既耗时又容易出错
- 流程自动化难度大：传统自动化工具学习曲线陡峭，维护成本高
- 跨系统集成复杂：不同平台间的数据流转需要大量定制开发
以恒瑞医药的财务数据为例，开发者可能需要定期从多个来源获取、整合并分析这些数据。
2、AI驱动的自动化新范式
Cline + MCP + Playwright 组合提供了一种自动化解决方案：
Cline：VSCode中的AI助手
Cline是VSCode中的一个强大插件，它将AI能力直接集成到你的开发环境中。你只需用自然语言描述需求：“帮我获取恒瑞医药的财报数据”，它就能理解你的意图并生成代码。
Cline插件
MCP：模型上下文协议
MCP (Model Context Protocol) 是一种标准化协议，允许AI模型与外部工具和服务进行交互。它为AI提供了"眼睛"和"手"，使AI能够感知和操作外部世界，实现人机协作的新模式。
MCP 架构
MCP 由五个核心组件组成：
- MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 AI 应用，如 Claude、ChatGPT 等聊天机器人；
- MCP 客户端（MCP Clients）：维护与 MCP 服务器保持 1 对 1 的连接；
- MCP 服务器（MCP Servers）：提供上下文、工具和提示信息；
- 本地资源：文件、数据库、API等；
- 远程服务： API、云服务等，MCP服务端可代理访问。
MCP Hosts 通过 MCP Clients 连接至 MCP Server，并与相应工具进行通信交互，从而获取工具信息数据。
Playwright：现代浏览器自动化工具
Playwright提供了强大的浏览器自动化能力，能够模拟真实用户行为，处理复杂的Web应用，实现从数据获取到表单提交的全流程自动化。
3、环境搭建：三分钟上手
使用 Cline + MCP + Playwright ，我们需要进行简单的环境配置：
Cline本质上是一个基于 VsCode 的 AI 编码辅助插件, 本文采用 Trae( 基于vscode的编辑器 ) 安装Cline插件 ：
安装好插件后，进行模型配置，模型采用的是DeepseekV3，填入自己的api-key：
配置模型
MCP配置，打开Cline右上方按钮：
配置MCP：
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": [
"@playwright/mcp@latest"
],
"autoApprove": [
"browser_navigate",
"browser_click",
"browser_type",
"browser_take_screenshot",
"browser_wait"
// 其他必要权限...
],
"timeout": 600
}
}
}
4、实战案例：数据自动化处理
步骤1：设计自动化流程
首先，我们通过自然语言向Cline描述我们的需求：
我想看恒瑞医药（证券代码：600276）的业绩情况，帮我按顺序执行以下指令：
1.打开 https://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/listedcompanies/；
2.请输入公司代码或简称 ：恒瑞医药；
3.报告类型为：年报；
4.打开2024年年报；
5.并相关数据保存在txt中；
Cline会理解这个需求，并生成相应的MCP指令和Playwright代码。
步骤2：执行自动化流程
通过MCP，AI可以直接控制Playwright执行以下操作：
-
任务需要从上海证券交易所网站获取恒瑞医药(600276)的2024年年报数据并保存为txt文件
-
需要模拟浏览器操作完成以下步骤：
- 访问指定网址
- 输入公司代码/名称
- 选择年报类型
- 打开2024年年报
- 提取数据并保存
-
可以使用playwright MCP服务器提供的浏览器自动化工具来完成这些操作
-
需要按顺序执行多个浏览器操作，每个操作需要等待前一个完成
执行效果
步骤3：
输出结果：
AI自动输出到txt中并打开：
5、AI驱动自动化的优势对比
与传统自动化方法相比，AI驱动的自动化具有显著优势：
| 特性 | 传统自动化 | AI驱动自动化 |
|---|---|---|
| 开发效率 | 需手动编写大量代码 | 通过自然语言指令快速生成 |
| 适应性 | 界面变动需手动更新 | AI能自动适应界面变化 |
| 复杂任务处理 | 需分步骤精确编程 | 能理解高层次任务目标并自主规划 |
| 数据处理 | 固定规则，易出错 | 智能识别数据模式，准确率高 |
| 维护成本 | 高 | 低 |
6、实际业务场景应用
这套技术栈可以应用于多种实际业务场景：
- 财务分析系统：自动获取财报数据，生成财务分析报告
- 市场监控平台：实时监控市场动态，捕捉商机和风险
- 客户关系管理：自动化客户数据收集和分析
- 内部流程优化：自动化企业内部的重复性工作流程
7、写在最后
随着AI技术的不断发展，我们可以预见：
- 更智能的流程规划：AI将能够自主设计最优自动化流程
- 自我修复能力：当界面变化时，自动化流程能自动调整策略
- 多模态数据处理：不仅处理文本，还能处理图表、PDF等复杂格式
- 低代码/无代码平台：更多开发者能通过自然语言创建复杂自动化流程
Cline + MCP + Playwright 的组合为技术开发者提供了一种自动化解决方案。通过这套技术栈，我们可以：
- 大幅提高开发效率
- 增强自动化流程的适应性和稳定性
- 提升数据处理的准确性
- 降低维护成本
AI +自动化不是要取代我们，而是要成为我们的得力助手，让我们能够专注于真正需要人类智慧和创造力的工作。
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