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。
我是AI时代原住民，如果看到这里，欢迎点个推荐
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