Playwright MCP を使ってAIにブラウザ操作をさせてみる(GitHub Copilot / Cline 環境構築手順付) #githubcopilot

Microsoft が 2025/3/29 に Playwright MCP を発表してから盛り上がっていますね。

「MCP」は「Model Context Protocol」の略です。生成AIにとってのUSBポートのようなもので、様々なデータリソースやツールとつなぐことが出来るものだと考えてください。

Playwright はブラウザを操作する E2E テストツールです。E2Eテストコードを人が書いて(またはブラウザ操作を記録して)プログラムがブラウザを操作するツールというものでした。Playwright MCP が登場したことで、 生成AIがブラウザを操作することが出来るようになります。

Cline で Playwright MCP の環境準備

※環境構築手順は Cline と GitHub Copilot 両方書きました。お好きな方を使ってください。

Playwright MCP と Cline を繋げていきます。

VSCode で Cline をインストールします。モデルは OpenAI や Azure OpenAI などを選択してください。APIエンドポイントとAPIキーで設定が完了するので手頃で簡単です。
image.png

次に、Cline の MCP Servers で Playwright MCP をインストールします。
image.png

Cline の指示に沿って環境構築を行います。

npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server

(追記:上記はコミュニティ版でした。Microsoft 公式版は以下です。)

npm install -g @playwright/mcp

MCP Servers(三のアイコン) > Installed > Configure MCP Servers に設定します。

image.png

※私の環境は Windows + WSL2 Ubuntu なので以下のように設定しています。

cline_mcp_settings.json

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "wsl",
      "args": [
        "bash",
        "-ic",
        "node /home/t-kurasawa/.nvm/versions/node/v22.14.0/lib/node_modules/@executeautomation/playwright-mcp-server/dist/index.js"
      ],
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

(追記:以下のように記載するとちょっとスッキリ書けます)

"source ~/.nvm/nvm.sh && npx -y @executeautomation/playwright-mcp-server"

GitHub Copilot で Playwright MCP の環境準備

Playwright MCP サーバーを入れてください。

npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server

(追記:上記はコミュニティ版でした。Microsoft 公式版は以下です。)

npm install -g @playwright/mcp

VSCode に GitHub Copilot をいれます。バージョンは v1_99 以降にしてください。

image.png

VSCode の Agent モードを有効にします。
chat.agent.enabledを開き、チェックをいれて有効にします。

image.png

settings.json

{
  "mcp": {    
    "inputs": [],
    "servers": {
      "playwright": {
        "command": "wsl",
        "args": [
          "bash",
          "-ic",
          "node /home/t-kurasawa/.nvm/versions/node/v22.14.0/lib/node_modules/@executeautomation/playwright-mcp-server/dist/index.js"
        ]
      }      
    }
  },
  "chat.agent.enabled": true,
}

(追記:以下のように記載するとちょっとスッキリ書けます)

"source ~/.nvm/nvm.sh && npx -y @executeautomation/playwright-mcp-server"

MCP を起動するには Start をクリックします。正しく動けば Running と表示されます。
image.png

環境準備は以上です。

GitHub Copilot をエージェントモードに切り替え

GitHub Copilot をエージェントモードに切り替えます。

右下の AskAgent に変更してください。
image.png

GitHub Copilot に日本語指示をして Playwrihgt MCP 経由でブラウザを操作させてみます。

私:
playwirhgt で、https://finance.yahoo.co.jp/ を開き、今日の主要なニュースを3つ抜粋して。日本語で出力して。

GitHub Copilot:
以下は、Yahoo!ファイナンスの今日の主要なニュースから抜粋した3つのトピックです:

日経平均VIは大幅に低下
株価の大幅上昇により、投資家の警戒感が一時的に和らいでいます。

東京エレクトロンのアナリスト評価
レーティングが強気に変更され、注目を集めています。

ドル・円の為替動向
海外株高を受けて、ドル・円がやや値を戻しています。

これらのニュースは、現在の市場動向や投資家心理を反映しています。

image.png

(出典:2025年04月08日の https://finance.yahoo.co.jp/ より)

Playwright は E2E テストツールでしたが MCP で生成AIとつなげることでブラウザ操作を AI に任せることが出来るようになるわけですね。システム開発の領域から一歩踏み出して、さまざまなユースケースで活用できるようになると思います。

今後もアップデートがあればお伝えします。



フラッグシティパートナーズ海外不動産投資セミナー 【DMM FX】入金

Source link