MCP Web Automation

MCP Web自动化代理

使用智能网络自动化 模型上下文协议（MCP） 和 LangChain代理商 和 深度智能体 通过Playwright进行浏览器控制。

🌟 特性

• ✅ 两种代理类型：标准代理和深度代理（高级推理）
• 🌐 Web自动化：使用Playwright MCP服务器进行完全浏览器控制
• 🧠 AI驱动：浏览器操作的自然语言
• 🔄 智能规划：快照→ PLAN → ACT → 验证循环
• 🛡️ 安全：在采取不可逆转的行动之前进行确认
• 📧 多站点支持：Gmail、TripAdvisor、亚马逊和任何网站

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📋 先决条件

• Python 3.8+
• OpenAI API密钥
• MCP服务器在端口8931上运行（或自行配置）

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🚀 快速开始

1.️⃣ 克隆仓库

git clone 
cd mcp

2.️⃣ 创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

3.️⃣ 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4.️⃣ 设置环境变量

创建一个 .env 文件在 mcp 目录：

cat > .env << 'EOF'
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
EOF

5.️⃣ 设置并启动Playwright MCP服务器

确保您的Playwright MCP服务器在端口8931上运行：

# 1. Clone the Playwright MCP repository
git clone https://github.com/microsoft/playwright-mcp.git
cd playwright-mcp

# 2. Install dependencies
npx playwright install --with-deps

# 3.Start the MCP server on port 8931
npx @playwright/mcp@latest --port 8931

验证MCP服务器是否正在运行

# Check if server is accessible
curl http://localhost:8931/mcp

# You should see a response indicating the MCP server is running

保持此终端运行 -代理运行时，MCP服务器需要保持活动状态！

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🎯 运行代理

选项1：标准代理(client.py)

最佳：一般web自动化任务

python client.py

在哪里修改查询:

• 文件: client.py
• 线路: 139
• 位置:

{"role": "user", "content": "YOUR QUERY HERE"}

查询示例:

# Gmail automation
"go to gmail and login with credentials user@example.com and password yourpass, then draft an email to recipient@example.com with subject 'Test' and body 'Hello'"

# Web search
"go to tripadvisor.in and search for hotels in delhi"

# General browsing
"navigate to amazon.in and search for wireless mouse"

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选项2:DeepAgent(client_deep_agent.py)

最佳：需要深入推理的复杂任务

python client_deep_agent.py

在哪里修改查询:

• 文件: client_deep_agent.py
• 线路: 110
• 位置:

user_query = "YOUR QUERY HERE"

查询示例:

# Travel planning
"go to tripadvisor.in and search for travel package for manali"

# Product research
"search for best laptops under 50000 on amazon and compare top 3"

# Multi-step tasks
"go to booking.com, search for hotels in Paris for next month, and get prices for top 5 hotels"

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📝 定制指南

更改查询

对于 client.py:

1. 打开 client.py
2. 找到第139行：

{"role": "user", "content": "YOUR NEW QUERY HERE"}

1. 替换为您的任务
2. 保存并运行： python client.py

对于 client_deep_agent.py:

1. 打开 client_deep_agent.py
2. 找到第110行：

user_query = "YOUR NEW QUERY HERE"

1. 替换为您的任务
2. 保存并运行： python client_deep_agent.py

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更改MCP服务器URL

这两个文件都使用： http://localhost:8931/mcp

要更改它，请修改两个文件中的第60行：

client = MultiServerMCPClient({
    "playwright": {"transport": "http", "url": "http://YOUR_SERVER:PORT/mcp"}
})

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🧠 代理比较

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📖 系统提示功能

两个代理都使用高级系统提示：

1. 操作回路

SNAPSHOT → PLAN → ACT → VERIFY → (repeat)

2. 安全规则

• 仅参考交互（无选择器猜测）
• 不可逆行动前的确认
• 验证码检测和暂停

3. 机敏性

• 表单字段目的映射
• 多步骤表单处理
• 使用替代方案进行错误恢复
• 安全意识（无密码泄露）

4. 特殊剧本

• 电子邮件撰写工作流程（如有需要，可在system_prompt中自定义）
• 搜索和提取
• 登录程序

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📚 项目结构

Ideafoundation/
├── mcp/                       # Main agent directory
│   ├── client.py             # Standard agent
│   ├── client_deep_agent.py  # DeepAgent (advanced)
│   ├── get_tools.py          # Tool listing utility
│   ├── requirements.txt      # Python dependencies
│   ├── .env                  # Environment variables (create this)
│   ├── README.md             # This file
│   └── venv/                 # Virtual environment
│
└── playwright-mcp/            # MCP Server (clone separately)
    ├── dist/                  # Compiled files
    ├── src/                   # Source code
    ├── package.json           # NPM dependencies
    └── index.js               # MCP server entry point

备注：克隆 playwright-mcp 在父目录中单独存储库

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