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一键配置，解放双手，从此内容创作也能全自动化

对Agent 而言，MCP是其的眼睛和手脚，是其和世界交互的基础，浏览器操作和自动化是UI自动化的基础，本文通过Cursor对其验证。

安装

直接给Cursor如下对话：

我：安装 playwright mcp

AI助手（Cursor）立刻开始工作：

• 检查项目结构

• 确认Node.js环境（v22.14.0已安装）

• 全局安装Playwright MCP服务器

• 自动下载浏览器驱动

整个过程全自动完成，完全不需要我手动操作命令行！

配置其实很简单

安装完成后，只需要在Cursor的配置文件中添加几行代码：

{ "mcpServers": { "playwright": { "command": "npx", "args": ["@executeautomation/playwright-mcp-server"], "timeout": 300 } } }

重启Cursor后，Playwright MCP服务器就自动连接上了。整个过程不到5分钟。

真正的自动化实战

我：@头条文章.md（今日头条发布文章的command）

AI立刻开始工作：

• 第一步：自动生成了一篇高质量文章《AI编程：技术革命的双刃剑》

• 第二步：打开头条创作平台

• 第三步：点击“写文章”按钮

• 第四步：填写标题和正文

• 第五步：设置发布选项

• 第六步：点击发布按钮

整个过程一气呵成，我只需要在旁边“监督”即可！

遇到问题：

1：登录有问题，我手工提前登录了头条

2： 最后发布的时候 需要选择 无封面 ，不然需要自己上传封面，导致最后的发布不能点击 !

技术细节解析

1. MCP是什么？

MCP是一种让AI模型能够与外部工具和服务进行交互的协议。通过MCP，AI可以：

• 执行命令行操作

• 控制浏览器

• 读写文件

• 调用API接口

2. Playwright MCP的优势

• 跨浏览器支持：Chromium、Firefox、WebKit

• 自动等待机制：智能等待页面加载完成

• 截图和录屏：自动记录操作过程

• 网络拦截：模拟各种网络条件

3. 实际应用场景

内容运营：

• 自动发布文章到多个平台

• 定时抓取热点内容

• 自动回复评论

数据采集：

• 定时采集竞争对手信息

• 价格监控

• 舆情分析

自动化测试：

• 网站功能测试

• 性能监控

• 兼容性测试

遇到的挑战和解决方案

在测试过程中，我也遇到了一些挑战：

1. 反爬机制

某些网站（如知乎）检测到自动化访问会返回错误。不清楚如何解决。 -![

2. 登录验证

需要登录的网站可能需要人工干预。MCP可以：

• 保存登录状态

• 使用cookie持久化

• 遇到验证码时提示用户输入

3: 稳定性

AI操作存在严重的稳定性问题，比如上面的 头条封面，有时候会自动选择，有时候不会。

写在最后

MCP能极大的扩展智能体的能力边界，让智能体做更多的事情。

浏览器的AI操作面临的挑战还比较多，如何让AI在灵活性和浏览器的复杂多样性之间取得平衡，对UI自动化还是一个核心的挑战。

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