Playwright MCP デスクトップエージェント

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Playwright MCP デスクトップエージェント

Playwright MCP デスクトップエージェント

PySide6で作られたデスクトップGUIと、Playwright MCP + DeepSeek Reasonerを組み合わせたブラウザ自動化エージェント。自然言語で指示を与えると、要素マッチングやページ状態管理を行いながらブラウザ操作を自動実行するプロトタイプで、RPAやAIアシスタントの実験・プロトタイピングに最適です（約300字構成）。

https://github.com/wwhoami696/playwright-mcp-desktop-agent

概要

Playwright MCP デスクトップエージェントは、Python＋PySide6で実装されたデスクトップGUIと、Playwright MCPを用いるブラウザ自動化コア（agent_core.py）を組み合わせたプロジェクトです。DeepSeek Reasonerを推論エンジンとして用い、自然言語を受け取って「ページ解析→要素マッチング→操作実行」のフローを行います。GUIは非同期スレッドでAgentを動かし、UIのブロッキングを防ぐ設計。チャット風のUIやセッション管理、ログ/状態表示、ショートカット（Ctrl+Enter）など実用的なUXを備え、RPAやAIエージェントのプロトタイプ作成に向いています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 自然言語入力からブラウザ操作を実行するAIエージェント（Playwright MCP + DeepSeek Reasoner）
  • PySide6ベースのモダンなチャット式デスクトップUI（非同期処理でUIフリーズを回避）
  • スマートな要素マッチング（参照、テキスト、属性、曖昧一致）とページ状態機構
  • セッション保存、ログのストリーミング表示、ショートカットなど実用性を意識した機能

技術的なポイント

本プロジェクトは以下の技術的要素が注目されます。まずGUI層はPySide6を用いており、イベントループをブロッキングしないようにAgentの実行を別スレッド/非同期タスクで扱う設計になっています。これによりユーザー操作やログ表示が常に応答性を保ちます。次に、自動化コアはPlaywright MCP（MCP: Model-Centric Programming/Controlの意図）をベースにブラウザ操作を行い、DeepSeek Reasonerを使って自然言語指示の解釈と行動計画を生成します。要素検出では単純なセレクタ一致のみならず、参照（ref）や表示テキスト、属性値、さらに曖昧マッチングを組み合わせて対象要素を特定するため、動的なDOM変化や微妙な表現差に耐性があります。ページ状態管理（ロード済み、インタラクティブ、要素遮蔽、エラー等）を状態機として扱い、操作前後の状態遷移を検証することで安定性を高めています。設計上はコアとUIが明確に分離されているため、コマンドラインのエージェントコア単体での運用や、別のフロントエンド（例えばWeb UI）への置換が容易です。拡張ポイントとしては、より高度な自然言語理解モデルの差替えや、要素マッチングに対する学習ベースのアプローチ導入、操作ログの永続化や監査機能追加などが考えられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • agent_core.py: file
  • desktop_app.py: file

各ファイルの役割（簡単に）

  • agent_core.py: Playwright MCP と DeepSeek Reasoner を組み合わせたブラウザ自動化の中核。自然言語の解釈、要素検出ロジック、ページ状態マネジメント、実行のリトライ/エラーハンドリングを含む。
  • desktop_app.py: PySide6製のチャット風GUI。ユーザー操作の取り扱い、メッセージ履歴、ログ表示、非同期でのAgent呼び出し、セッション管理を担当。
  • README.md: セットアップ手順や機能紹介、使用例が記載された導入ドキュメント。
  • LICENSE/.gitignore: 開発運用に必要な補助ファイル。

使いどころと拡張案

  • RPA（定型作業の自動化）：自然言語でシナリオ指示→自動実行のプロトタイプに最適。
  • カスタムAIアシスタント：ウェブ操作を伴うタスク（情報収集、フォーム送信、データ取得）をユーザー指示で代行。
  • テスト自動化の補助ツール：人間の操作記述からテストステップを生成するブリッジとして利用可能。 拡張案としては、認証情報管理の統合、実行トレースの保存と可視化、要素検出に対する学習モデルの導入、マルチブラウザ/ヘッドレス対応の強化などが挙げられます。

セキュリティと運用上の注意

  • 自動化は認証情報や個人情報を扱う可能性があるため、秘密情報は環境変数やシークレットマネージャで安全に保管してください。
  • 自動操作は対象サイトの利用規約やボットポリシーに抵触する場合があるため、対象サイトのポリシー確認と適切なレート制御を行ってください。
  • Playwrightのブラウザ実行はローカルリソースを消費するため、並列実行時はリソース監視を行うことを推奨します。

まとめ

自然言語から実際のブラウザ操作までをシームレスに繋ぐ、実験的で拡張性の高いデスクトップAIエージェントです（50字程度）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Playwright MCP 桌面助手

一个 基于 Python + PySide6 的桌面应用，结合 Playwright MCP + DeepSeek Reasoner，实现「自然语言 → 自动操作浏览器」的智能桌面助手。

该项目同时支持 桌面 GUI 与 命令行智能代理核心，适合做自动化浏览、AI Agent、RPA、智能助手等方向的实验与产品原型。

✨ 功能特性

🖥 桌面端（desktop_app.py）

  • 现代化聊天式 UI（深色主题，高对比度）
  • 支持流式日志、状态提示、系统消息
  • 异步 Agent 线程，UI 不阻塞
  • 快捷键支持：Ctrl + Enter 发送
  • 会话保存 / 清空 / 状态查看

🌐 智能浏览器代理（agent_core.py）

  • 基于 Playwright MCP 的浏览器控制
  • DeepSeek Reasoner 驱动的决策与推理
  • 智能元素匹配（ref / 文本 / 属性 / 模糊匹配）
  • 页面状态机（加载 / 可交互 / 阻挡 / 错误…）