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Microsoftが発表したPlaywright MCPについて[AIとやってみた(Perplexity)]

2025/03/24に公開
Playwright
Microsoft
Model Context Protocol
aiとやってみた
tech
 Microsoftが発表したPlaywright MCPについて解説してMCP Playwrightは、Microsoftが提供する自動ブラウザテストのための新しいツールで、PlaywrightとModel Context Protocol (MCP)を組み合わせた技術です。このツールは、AIを活用して効率的なテスト自動化を実現し、製品の品質向上や開発プロセスの効率化を支援します[1]。

 主な特徴
Playwrightとの統合: Playwrightは、Microsoftが開発したオープンソースのエンドツーエンドテストツールで、複数ブラウザ（Chromium, Firefox, WebKitなど）の操作を自動化します[3]。

MCP (Model Context Protocol): AIモデルと外部システムを連携させる標準規格で、AI主導のブラウザ操作を可能にします[1]。

高いスケーラビリティ: MCP Playwrightはクラウド環境で並列テストを実行でき、多様なデバイスやブラウザ環境で効率的に動作確認が可能です[4]。

 MCP Playwrightの構成要素
Playwright MCP Server: AI（例: Claude）から指示を受け取り、それをブラウザ操作として実行する役割を担います。これにより、複雑なテストシナリオもスムーズに実行可能です[1]。

Claude Desktopとの連携: ユーザーが自然言語で指示を出すだけでテストが作成・実行できる環境を提供します[1][6]。

 利点テスト作業の効率化とコスト削減。
複雑な操作や大量データ処理の自動化。
開発サイクル短縮と製品品質向上[1][3]。
MCP Playwrightは、AIと自動化技術を組み合わせた次世代のテストツールとして注目されています。

 MCP Playwrightの具体的な利点は何ですかMCP Playwrightの具体的な利点は以下の通りです：

 1. テスト効率の向上

AI活用による自動化: AI（例: Claude）を活用することで、複雑な操作や大量のデータ処理を効率的に実行可能[1]。

コード自動生成: テストコードを自動生成できるため、手作業での記述が不要になり、開発時間を短縮[3]。

 2. クロスブラウザ対応
Chromium、Firefox、WebKitなど複数のブラウザを単一のAPIでサポートし、一貫性のあるテストが可能[2][5]。

 3. 開発サイクルの短縮
並列テストや高速なブラウザ操作により、大規模なテストスイートの実行時間を短縮し、製品リリースを迅速化[1][6]。

 4. ユーザー環境の再現
ネットワーク状況やモバイルデバイスをシミュレートする機能により、リアルな使用環境でのテストが可能[2][6]。

 5. テスト品質とデバッグ向上
詳細なログ（動画、DOM状態、スクリーンショットなど）を提供し、失敗原因の特定やデバッグが容易[3][6]。

 6. コスト削減
自動化による手動テストの削減や効率化により、人件費や時間コストを大幅に削減[1]。
これらの特徴により、MCP Playwrightは高品質なソフトウェア開発を支える強力なツールとして注目されています。

 Claude AIとMCP Playwrightの連携方法について詳しく知りたいClaude AIとMCP Playwrightの連携は、AIを活用した高度な自動ブラウザテストを可能にする仕組みで、以下の手順や構成で実現されます。

 1. 基本構成

Playwright MCP Server: Claude AIとブラウザの橋渡し役を果たします。Claude AIが解析した指示をMCP Serverに送信し、それをブラウザ操作として実行します[1]。

Claude Desktopとの連携: Claude Desktopから自然言語で指示を出すことで、スクリプトを書くことなくテストを実行可能です[1]。

 2. 連携手順
Playwright MCP Serverのインストール
以下のコマンドを使用してインストールします：npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
または、npxコマンドを用いてインストールも可能です[1]。
設定ファイルの編集
Claude Desktopの設定ファイル（例: claude_desktop_config.json）にMCP Serverの情報を追加します。
これにより、Claude DesktopがMCP Serverと通信できるようになります[1]。
テスト実行
Claude AIが自然言語で受け取った指示を解析し、適切なブラウザ操作コマンドとしてMCP Serverに送信。
MCP Serverがその指示をブラウザで実行し、結果をリアルタイムで返します[1][3]。

 3. 利点

直感的な操作: ユーザーはコードを書く必要がなく、自然言語でテスト指示を提供できます。

リアルタイムフィードバック: テスト結果が即座に表示され、進行状況の監視や調整が容易です[1]。

効率化: 複数ブラウザやデバイスで同時にテスト可能なため、大規模なテストにも対応できます[1][2]。
この連携により、AI主導の効率的なテスト自動化が実現され、開発プロセス全体の生産性向上が期待できます。

 Claude DesktopとPlaywright MCP Serverの連携方法について詳しく知りたいClaude DesktopとPlaywright MCP Serverの連携方法について、以下に具体的な手順を説明します。

 1. 必要な準備
Node.jsのインストール: MCP ServerはNode.js環境で動作するため、事前にインストールが必要です（例: macOSではHomebrewを使用）。
brew install node
Playwright MCP Serverのインストール: 以下のコマンドを使用してインストールします。
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server

 2. Claude Desktopの設定
Developerモードを有効化:
Claude Desktopを起動し、メニューから「Help > Enable Developer Mode」を選択。
設定ファイルの編集:
Claude Desktopの設定ファイル（通常は/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）を開き、以下のようにMCP Serverの設定を追加します。"mcpServers": {
  "playwright": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
  }
}
設定を保存後、Claude Desktopを再起動します。

 3. テスト実行
Claude Desktopのチャット画面から自然言語で指示を入力します（例: 「ウェブサイトにアクセスしてスクリーンショットを撮る」）。
Claude AIが指示を解析し、Playwright MCP Serverに適切なブラウザ操作コマンドを送信します。
MCP Serverがブラウザ操作を実行し、その結果（例: スクリーンショットやログ）をClaude Desktopに返します。

 4. 利点

直感的な操作: コード不要で自然言語によるテスト指示が可能。

リアルタイムフィードバック: テスト結果が即座に表示され、進行状況の確認や調整が容易。

効率化: 複数ブラウザやデバイスで同時テストが可能。
この連携により、AI主導の効率的なブラウザテストが実現し、開発プロセス全体の生産性向上が期待できます[1][2][4]。

 MCP Playwrightを使用した自動ブラウザテストの実装例を教えて以下は、MCP Playwrightを使用した自動ブラウザテストの具体的な実装例です。この例では、Claude AIと連携し、商品一覧ページで特定の商品情報を取得し、それが条件に一致しているかをテストします。

 1. 環境構築

 必要なツールとライブラリNode.js
Playwright MCP Server
Claude Desktop（設定済み）

 インストール手順Node.jsのインストール:brew install node
Playwright MCP Serverのインストール:npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
Playwrightのブラウザセットアップ:npx playwright install

 2. テストコードの実装
以下は、MCP Playwrightを用いて商品情報を取得し、条件に一致するかを検証するテストコードの例です。
const { chromium } = require('playwright');
const fs = require('fs');

(async () => {
  let browser;
  try {
    // ブラウザ起動
    browser = await chromium.launch();
    const page = await browser.newPage();

    // 商品一覧ページに移動
    await page.goto('https://example.com/products');

    // 特定の商品を検索
    await page.fill('.search-input', '服');
    await page.click('.search-button');

    // 商品情報を取得
    const products = await page.$$eval('.product', items =>
      items.map(item => ({
        name: item.querySelector('.name').innerText,
        price: parseFloat(item.querySelector('.price').innerText.replace('¥', ''))
      }))
    );

    // 条件に一致する商品をフィルタリング
    const filteredProducts = products.filter(product => product.price > 5000);

    // 結果をログに保存
    fs.writeFileSync('result.json', JSON.stringify(filteredProducts, null, 2));

    console.log('テスト成功:', filteredProducts);
  } catch (error) {
    console.error('テスト失敗:', error.message);
  } finally {
    if (browser) {
      await browser.close();
    }
  }
})();

 3. 実行方法
上記コードをtest.jsとして保存。
以下のコマンドで実行:node test.js
実行結果はresult.jsonに保存されます。

 4. Claude AIとの連携
Claude Desktopで自然言語指示（例:「商品一覧ページで価格が5000円以上の商品を探して」）を入力すると、MCP Serverがこのコードのような操作を自動的に生成・実行します。
この実装例は、MCP Playwrightの基本的な使い方とClaude AIとの連携方法を示しており、複雑なブラウザ操作も簡単に自動化できることが特徴です。

 Playwrightで複数のブラウザを同時にテストする方法はPlaywrightで複数のブラウザを同時にテストする方法は以下の手順で実現できます。

 1. 基本概念
PlaywrightはBrowserContextを使用して、テストごとに独立した環境を作成します。これにより、複数のブラウザやセッションを同時に扱うことが可能です[5][6]。
Chromium、Firefox、WebKitなど複数のブラウザをサポートしており、クロスブラウザテストが簡単に実行できます[1][5]。

 2. 実装例
以下は、複数のブラウザで同時にテストを実行するコード例です。
const { chromium, firefox, webkit } = require('playwright');

(async () => {
  // Chromiumブラウザでテスト
  const chromiumBrowser = await chromium.launch();
  const chromiumPage = await chromiumBrowser.newPage();
  await chromiumPage.goto('https://example.com');
  console.log('Chromium:', await chromiumPage.title());
  await chromiumBrowser.close();

  // Firefoxブラウザでテスト
  const firefoxBrowser = await firefox.launch();
  const firefoxPage = await firefoxBrowser.newPage();
  await firefoxPage.goto('https://example.com');
  console.log('Firefox:', await firefoxPage.title());
  await firefoxBrowser.close();

  // WebKitブラウザでテスト
  const webkitBrowser = await webkit.launch();
  const webkitPage = await webkitBrowser.newPage();
  await webkitPage.goto('https://example.com');
  console.log('WebKit:', await webkitPage.title());
  await webkitBrowser.close();
})();

 3. 実行方法
上記コードをmulti-browser-test.jsとして保存。
以下のコマンドで実行:node multi-browser-test.js

 4. 応用: 並列実行
複数のブラウザを並列でテストする場合、Promiseを活用します。
const { chromium, firefox, webkit } = require('playwright');

(async () => {
  const browsers = [chromium, firefox, webkit];

  // 並列実行
  await Promise.all(
    browsers.map(async (browserType) => {
      const browser = await browserType.launch();
      const page = await browser.newPage();
      await page.goto('https://example.com');
      console.log(`${browserType.name()}:`, await page.title());
      await browser.close();
    })
  );
})();

 5. 利点

効率的なクロスブラウザテスト: 複数ブラウザで同時に動作確認が可能。

時間短縮: 並列処理によりテスト時間を削減。

柔軟性: 各ブラウザで異なるシナリオや設定を適用可能[1][4][5]。
これらの方法で、効率的な自動テスト環境を構築できます。

 Playwrightでテストを自動化する際のベストプラクティスはPlaywrightを使用してテストを自動化する際のベストプラクティスは以下の通りです：

 1. テストの独立性を高める
各テスト間の依存を排除し、独立したテストケースとして設計することで、失敗が他のテストに影響しないようにします[1][4]。

before/afterフックを活用して、共通の初期化処理や後処理をまとめることでコードを簡潔に保つ[1][4]。

 2. 適切なセレクターの使用
要素を選択する際には、安定した属性（例: data-testid）やロールベースのセレクター（例: page.getByRole()）を使用し、変更に強いテストを作成する[4][6]。

 3. 自動待機機能の活用
Playwrightの自動待機機能を利用して、要素が表示されるまで待機するなど、手動で待機コードを書く必要を減らします[4][7]。

 4. クロスブラウザテスト
Chromium、Firefox、WebKitなど複数ブラウザでテストを実行し、幅広い環境で動作確認を行います[3][5]。
コマンドラインオプション（例: --browser=all）を活用して効率的にテストを実行[2][5]。

 5. CI/CDとの統合
GitHub ActionsなどのCI/CDツールと統合し、コミットやプルリクエストごとに自動でテストを実行する仕組みを構築します。Linux環境で実行するとコスト効率が良い[1][4]。

 6. デバッグとトレース機能
テストが失敗した場合は--debugオプションやトレース機能（スクリーンショットやログ）を活用して問題箇所を特定します[3][5]。

 7. テスト結果の管理
テスト結果はログやJSONファイルに保存し、後から分析できるように設計します。失敗時には詳細なエラーメッセージやスタックトレースを確認します[3][5]。
これらのベストプラクティスを適用することで、効率的かつ信頼性の高い自動テスト環境が構築できます。

 PlaywrightのテストをCI/CDパイプラインに統合する方法はPlaywrightをCI/CDパイプラインに統合する方法について、以下に具体的な手順を示します。

 1. 基本的な流れ

目的: コードの変更がリポジトリにプッシュされるたびに、自動でテストを実行し、結果を確認する。

ツール例: GitHub Actions、GitLab CI/CD、AWS CodePipelineなど。

 2. GitHub Actionsを使用した統合例
以下はGitHub ActionsでPlaywrightテストを実行する設定例です。

 playwright.yml ファイルの作成
リポジトリの .github/workflows/ フォルダ内に以下の内容でファイルを作成します。
name: Playwright Tests

on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      # リポジトリのコードをチェックアウト
      - uses: actions/checkout@v2

      # Node.jsのセットアップ
      - uses: actions/setup-node@v2
        with:
          node-version: '16'

      # 必要な依存関係のインストール
      - run: npm ci

      # Playwrightブラウザのセットアップ
      - run: npx playwright install --with-deps

      # テストの実行
      - run: npx playwright test

      # テスト結果の保存（オプション）
      - name: Upload Playwright Report
        if: always()
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: playwright-report
          path: playwright-report/

 ポイント

npx playwright install --with-deps: 必要なブラウザと依存関係をインストール。

npx playwright test: Playwrightテストを実行。
レポート保存機能（actions/upload-artifact）を追加して、失敗時のデバッグが容易になるようにしています。

 3. GitLab CI/CDを使用した統合例
GitLabでは、.gitlab-ci.yml ファイルを作成して設定します。
stages:
  - test

playwright_tests:
  stage: test
  image: node:16
  script:
    - npm ci
    - npx playwright install --with-deps
    - npx playwright test
  artifacts:
    when: always
    paths:
      - playwright-report/

 ポイント
テスト結果はアーティファクトとして保存され、後で確認可能。

image: node:16 はNode.js環境を指定。

 4. AWS CodePipelineを使用した統合例
CodePipelineでは、以下のような buildspec.yml ファイルを使用します。
version: 0.2

phases:
  install:
    runtime-versions:
      nodejs: 16
    commands:
      - npm ci
      - npx playwright install --with-deps
  build:
    commands:
      - npx playwright test
artifacts:
  files:
    - '**/*'

 ポイント

artifacts セクションでテスト結果やレポートを保存。
CodeBuildプロジェクトと連携して自動実行。

 5. ベストプラクティス

並列実行: 複数ブラウザで同時にテストする場合、並列処理を活用。

エラーログの保存: テスト失敗時にログやスクリーンショットを保存してデバッグ効率を向上。

環境変数: APIキーや認証情報は環境変数で管理し、安全性を確保。
これらの設定により、PlaywrightテストをCI/CDパイプラインにシームレスに統合し、自動化された品質保証プロセスを構築できます。
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