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自然语言驱动的API测试自动化

在这篇博客中，我们将探讨Playwright MCP如何通过像Claude这样的LLMs转变API自动化，并结合实际示例进行说明。

admin

Jun 19, 2025 • 8 min read

在当今快速发展的软件环境中，以规模化交付高质量的应用程序始终是一个挑战。传统的API测试通常涉及编写复杂的脚本、维护样板代码以及处理脆弱的测试套件。进入由Playwright MCP（模型上下文协议）和大型语言模型（LLMs）组成的革命性组合——它通过让测试人员用普通英语编写测试来简化API自动化，减少编码开销并提高测试效率。

在这篇博客中，我们将探讨Playwright MCP如何通过像Claude这样的LLMs转变API自动化，并结合来自ExecuteAutomation Playwright MCP存储库的实际示例进行说明。

1、为什么现代API自动化需要新方法

API测试对于确保应用程序组件之间的无缝通信至关重要。然而，传统工具如Postman、RestAssured，甚至Playwright的原生API测试功能都存在挑战：

代码繁重的脚本：编写和维护测试脚本需要大量的编码专业知识。
动态API：现代API具有复杂的负载或身份验证机制（如OAuth），难以一致地测试。
不稳定测试：环境问题或时间问题常常导致不可靠的测试结果。
可访问性：非技术团队成员，如质量保证分析师，难以参与测试创建。

Playwright MCP与LLMs集成后解决了这些痛点，通过自然语言驱动的测试，您可以描述测试场景为普通文本，AI将其翻译成可执行的API调用。这种方法民主化了测试，提高了生产力，并与向AI驱动开发工作流的转变保持一致。

2、什么是Playwright MCP？

Playwright MCP（模型上下文协议）是一个开源服务器，将LLMs（如Claude、ChatGPT或Gemini）与Playwright连接起来，Playwright是由ExecuteAutomation构建的强大浏览器和API自动化库。

Playwright MCP服务器充当中间件，解释自然语言指令并将其执行为Playwright API请求。

API自动化的关键特性包括：

支持HTTP方法：GET、POST、PUT、PATCH和DELETE请求。
普通英语命令：无需编码即可编写测试用例，例如，“执行带有此负载的POST操作并验证响应。”
结构化响应：利用Playwright的可访问性树进行UI测试和结构化JSON进行API测试，确保确定性结果。
与IDE集成：与VS Code、Claude Desktop和Cursor IDE等工具无缝协作。

3、Playwright MCP + LLMs如何用于API自动化

Playwright MCP的魔力在于其能够将LLM的自然语言处理能力与Playwright的API测试能力结合起来。以下是其工作原理：

LLM解释：您输入一个用普通英语描述的测试场景（例如，“发送GET请求到此URL并检查状态是否为200”）。
MCP服务器翻译：Playwright MCP服务器解析指令并将其映射到Playwright的API方法。
执行：Playwright发送HTTP请求，捕获响应，并根据指定条件验证它。
反馈循环：LLM接收结果，并在必要时迭代测试，细化场景或处理动态响应。

4、设置Playwright MCP进行API自动化

让我们逐步设置Playwright MCP服务器以进行API测试，基于ExecuteAutomation存储库。

前提条件

Node.js：安装LTS版本。
npm/npx：用于包管理。
Claude Desktop客户端或VS Code：用于运行MCP服务器。
兼容的浏览器（Chromium、Firefox或WebKit）用于UI测试（API-only工作流程可选）。

5、安装步骤

安装Playwright MCP服务器：

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

这将在全局范围内安装服务器，启用MCP功能。

配置Claude Desktop：

在下面的屏幕截图中，您可以看到我们已经配置了executeautomation playwright_mcp服务器

编辑Claude Desktop客户端目录中的claude_desktop_config.json文件，包含以下配置。

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

启动Claude Desktop客户端：

在下面的屏幕截图中，您可以看到一旦MCP服务器配置完成，Playwright MCP服务器工具可用。CRUD方法可用于执行API。

6、使用Playwright MCP编写API测试

让我们探索一个使用Playwright MCP进行API自动化的实际示例。我们以<https://api.restful-api.dev/objects>为例。

6.1 GET请求

提示：

发送GET请求到end pointhttps://api.restful-api.dev/objects以获取所有对象并验证响应
检查状态是否为200
确保响应体是数组

在下面的屏幕截图中，您可以看到状态200和

6.2 POST请求

提示：

对url https://api.restful-api.dev/objects执行POST操作

将以下数据传递到body中
{
"name": "Apple MacBook M4 Pro 16",
"data": {
"year": 2025,
"price": 6849.99,
"CPU model": "Intel Core i12",
"Hard disk size": "1 TB"
}
}
验证响应体包含id和createdAt
并将生成的id保存在变量id中

在下面的屏幕截图中，您可以看到状态200和响应体包含id和createdAt，并将生成的id保存在变量id中。

现在对上述保存的ID执行GET请求

在下面的屏幕截图中，您可以看到id已自动传递，并且根据给定的id正确检索到数据。

6.3 PUT请求

在PUT请求中，我们使用保存的ID更新数据

使用保存的ID @https://api.restful-api.dev/objects/id执行PUT操作
将以下数据传递到body中
{
"name": "Apple MacBook Pro 89",
"data": {
"year": 2025,
"price": 123.99,
"CPU model": "Intel Core i11",
"Hard disk size": "10TB"
}
}