Playwright MCP UI 自动化测试项目
基于 Python + Playwright MCP + DeepSeek 的自然语言 UI 自动化测试框架
项目特性
- ✅ 自然语言测试用例：使用中文描述测试步骤，AI 自动执行
- ✅ 多 AI 模型支持：支持 DeepSeek、通义千问(Qwen)、GitHub Copilot、OpenAI
- ✅ 智能执行引擎：AI 解析测试用例并执行 Playwright 操作
- ✅ 详细测试报告：生成包含统计数据、饼图和失败截图的 HTML 报告
- ✅ 失败截图：自动捕获失败测试用例的截图
- ✅ 测试统计：完整的测试结果统计和可视化
- ✅ 跨平台支持：支持 Windows、Linux、Mac 系统
项目结构
mcp-smoke-test/
├── reports/ # 测试报告目录
│ └── screenshots/ # 失败截图目录
├── testcase/ # 测试用例目录
│ └── test_cases.json # 测试用例文件
├── log/ # 日志文件目录
├── utils/ # 工具模块
│ ├── utils.py # 辅助函数
│ └── report_generator.py # 报告生成器
├── .env # 环境变量配置
├── client.py # 主运行脚本
├── run.bat # Windows 批处理启动文件（双击运行）
├── run.sh # Linux/Mac Shell 启动脚本
├── check_dependencies.py # 依赖检查脚本
├── requirements.txt # Python 依赖
└── README.md # 项目说明安装步骤
1. 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt2. 安装 Playwright 浏览器
Windows:
playwright install chromiumLinux/Mac:
python3 -m playwright install chromium
# 或
playwright install chromium3. 配置环境变量
创建 .env 文件（如果还没有），可以选择使用以下任一 AI 服务提供商：
方式一：使用 DeepSeek（默认）
AI_PROVIDER=deepseek
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat方式二：使用通义千问 (Qwen)
AI_PROVIDER=qwen
QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key_here
QWEN_MODEL=qwen-turbo方式三：使用 GitHub Copilot
AI_PROVIDER=copilot
COPILOT_API_KEY=your_copilot_api_key_here
COPILOT_BASE_URL=https://api.githubcopilot.com/v1
COPILOT_MODEL=gpt-4方式四：使用 OpenAI
AI_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4💡 提示：可以参考 .env.example 文件查看完整的配置示例。只需设置你需要的 AI 提供商的配置即可。使用方法
1. 编写测试用例
可以在 testcase/ 文件夹下创建一个或多个 JSON 文件，每个文件可以包含一个或多个测试用例。
单个测试用例文件示例 (testcase/test_cases.json):
[
{
"id": "TC001",
"name": "访问百度首页",
"description": "打开百度网站首页，验证页面标题包含'百度'",
"steps": [
"导航到 https://www.baidu.com",
"验证页面标题包含'百度'"
]
},
{
"id": "TC002",
"name": "百度搜索功能测试",
"description": "在百度搜索框中输入'Playwright'并搜索",
"steps": [
"导航到 https://www.baidu.com",
"找到搜索框并输入'Playwright'",
"点击搜索按钮"
]
}
]多个测试用例文件：
testcase/smoke_tests.json- 冒烟测试用例testcase/regression_tests.json- 回归测试用例testcase/functional_tests.json- 功能测试用例
运行时，系统会自动扫描 testcase/ 文件夹下的所有 .json 文件并合并执行所有测试用例。
2. 运行测试
Windows 系统
方式一：双击运行（推荐）
直接双击 run.bat 文件即可运行测试。批处理文件会自动：
- 检查 Python 环境
- 检查并安装依赖
- 检查并安装 Playwright 浏览器
- 执行测试用例
- 显示测试结果
方式二：命令行运行
python client.py或者使用批处理文件：
run.batLinux/Mac 系统
方式一：使用 Shell 脚本（推荐）
# 赋予执行权限（首次运行需要）
chmod +x run.sh
# 运行测试
./run.sh方式二：直接运行 Python 脚本
python3 client.py3. 查看报告
测试完成后，在 reports/ 目录下会生成 HTML 报告，直接在浏览器中打开即可。
测试用例格式
每个测试用例包含以下字段：
id: 测试用例唯一标识符name: 测试用例名称description: 测试用例描述steps: 测试步骤列表（自然语言描述）
支持的测试步骤关键词
- 导航相关：导航到、打开、访问
- 输入相关：输入、填写、填入
- 点击相关：点击、选择
- 验证相关：验证、检查、确认
- 等待相关：等待、暂停
测试报告
测试报告包含以下内容：
- 统计卡片：总测试数、通过数、失败数、总耗时
- 饼图：测试结果分布可视化
- 测试详情：每个测试用例的详细执行信息
- 测试步骤执行情况 - 错误信息（如果有） - 失败截图（如果失败）
示例
示例测试用例
{
"id": "TC002",
"name": "百度搜索功能测试",
"description": "在百度搜索框中输入'Playwright'并搜索，验证搜索结果页面",
"steps": [
"导航到 https://www.baidu.com",
"找到搜索框并输入'Playwright'",
"点击搜索按钮",
"等待搜索结果加载",
"验证搜索结果页面包含相关内容"
]
}运行示例
$ python client.py
🤖 DeepSeek: 开始执行测试用例
👤 用户: 开始执行测试: 访问百度首页 (TC001)
✅ 测试完成: 访问百度首页 (5.23秒)
👤 用户: 开始执行测试: 百度搜索功能测试 (TC002)
✅ 测试完成: 百度搜索功能测试 (8.45秒)
📊 测试报告已生成: reports/test_report_20241101_210530.html注意事项
- API Key 安全：不要将
.env文件提交到版本控制系统 - 网络连接：确保可以访问 DeepSeek API 和测试目标网站
- 浏览器选择：默认使用 Chromium，可以在
client.py中修改 - 截图存储：失败截图保存在
reports/screenshots/目录
故障排除
问题：无法连接到 DeepSeek API
解决方案：
- 检查
.env文件中的 API Key 是否正确 - 确认网络连接正常
- 验证 API Key 是否有效
问题：Playwright 浏览器未安装
解决方案：
playwright install chromium问题：测试执行失败但无截图
解决方案：
- 检查
reports/screenshots/目录是否存在 - 确认有写入权限
技术栈
- Python 3.8+
- Playwright：浏览器自动化
- OpenAI SDK：DeepSeek API 客户端
- Matplotlib：图表生成
- HTML/CSS：报告渲染
许可证
MIT License
贡献
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