这几天在用AI编程练习搞一个小工具，发现浏览器自动化MCP非常高效，有两个MCP工具非常值得和大家推荐。

查看了一下网上各位大神的介绍，结合自己的使用体会，特意做了一下总结。

Playwright MCP - 自动化测试专家

 核心定位：端到端自动化测试和浏览器自动化

 典型用法：自动化网页操作

  await page.goto(‘https://example.com’)

  await page.click(’#login-button')

  await page.fill(’#username’, ‘老王’)

  await page.fill(’#password’, ‘123456’)

  await page.click(’#submit')

主要功能

•✅ 多浏览器支持：Chrome、Firefox、Safari、Edge

•✅ 自动化测试：完整的测试框架

•✅ 跨平台：Windows、Mac、Linux

•✅ 移动端模拟：手机、平板设备模拟

•✅ 网络拦截：请求/响应拦截和模拟

•✅ 截图录屏：自动化截图和视频录制

•✅ 并行执行：多个浏览器同时运行

适用场景

•📋 回归测试：自动化测试套件

•🤖 爬虫开发：数据抓取和处理

•🧪 功能测试：完整的用户流程测试

•📱 响应式测试：多设备兼容性测试

Chrome DevTools MCP - 底层调试专家

核心定位：Chrome浏览器底层调试和性能分析

典型用法：底层浏览器调试

await client.send(‘Page.navigate’, {url:

‘https://example.com’});

await client.send(‘Runtime.evaluate’, {expression:

‘console.log(“老王来了”)’});

主要功能

•✅ 底层调试：JavaScript调试、DOM操作

•✅ 性能分析：内存、CPU、网络性能分析

•✅ 网络监控：详细的网络请求分析

•✅ 内存分析：堆内存、垃圾回收分析

•✅ JavaScript执行：在页面中执行任意代码

•✅ DOM操作：精细的DOM元素控制

•✅ 事件监听：底层浏览器事件监控

适用场景

•🔍 性能调优：深入的性能瓶颈分析

•🐛 问题调试：复杂的JavaScript调试

•📊 监控分析：实时性能监控

•🔬 研究实验：浏览器行为研究

两者之间的核心区别

如何选择使用

Playwright MCP

•✅ 自动化测试：回归测试、功能测试

•✅ 跨浏览器测试：确保多浏览器兼容性

•✅ 爬虫开发：自动化数据抓取

•✅ 快速上手：简单易用，学习成本低

Chrome DevTools MCP

•🔍 深度调试：复杂的JavaScript问题

•📊 性能分析：详细的性能瓶颈定位

•🔬 浏览器研究：底层浏览器行为分析

•⚡ 精细控制：对浏览器的精确控制

实操经验

使用Playwright的场景

1. 自动化测试整个网站流程

2. 批量抓取网站数据

3. 定时检查网站功能是否正常

4. 模拟用户操作测试

使用Chrome DevTools的场景

1. 分析为什么页面加载这么慢

2. 调试复杂的JavaScript错误

3. 分析内存泄漏问题

4. 研究浏览器渲染性能

总结

这两个MCP就像是🔧 扳手 和 🔬 显微镜 的区别：一个用来搞事情，一个用来研究事情！

Playwright适合搞自动化，业务流程自动化（如爬虫、测试、RPA），对非开发者友好。

Chrome DevTools适合深入分析，技术深度操作（如性能分析、安全检测、JS 调试），需前端/DevTools 知识。

至于如何安装使用，大家直接问AI，试着用几次就基本明白了。

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大家好

我是春长，一位用AI硬扛中年危机的文科大叔

希望通过学习AI改写成人生下半场剧本

我将持续分享AI学习经历、实操经验和AI工具

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