关于 AutoSpectra MCP Server
AutoSpectra 是面向 AI Agent 的 MCP 服务,结合浏览器自动化与 API、软件测试工具,并支持交互式调试及可视或无头浏览器运行。
主要功能
- 01浏览器导航与交互
- 02HTTP 和 GraphQL 请求
- 03端到端及无障碍测试
- 04视觉验证与 API 模拟
- 05逐步调试
- 06可视与无头浏览器模式
适用场景
- 01自动执行浏览器操作并提取数据
- 02测试 API 并验证架构
- 03检查无障碍与视觉变化
- 04交互式调试测试流程
MCP 相关
它向兼容 MCP 的 AI Agent 提供浏览器自动化、API 测试、调试和测试工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
AutoSpectra MCP Server
AutoSpectra 是一款功能全面的 MCP(Model Context Protocol)服务,为任何 AI Agent 提供完整的自动化和测试能力。从浏览器自动化和 API 测试,到调试工具和模拟服务,AutoSpectra 提供一整套工具,可与任何兼容 MCP 的系统无缝集成,包括但不限于 Claude、ChatGPT、Gemini 和 Perplexity。
功能
- 🌐 浏览器自动化:浏览、点击、输入、提取数据和截取屏幕截图
- 🔌 API 测试工具:发送 HTTP/GraphQL 请求、验证架构、创建模拟 API
- 🧪 测试框架:端到端测试、无障碍测试和视觉验证
- 🐞 调试能力:支持逐步执行的交互式调试会话
- 🤖 AI Agent 兼容性:适用于任何支持 MCP 协议的 AI Agent
- 👁️ 可视浏览器模式:使用可视浏览器进行调试,或以无头模式运行以提高效率
- 🔄 自愈式选择器:能够适应变化的稳健元素选择
- 💻 Claude Computer Use:集成 Anthropic 的 Claude 计算机操作能力
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/autospectra-mcp-server.git
cd autospectra-mcp-server
# Install dependencies
npm install
# Build the project
npm run build
环境设置
在根目录下创建 .env 文件,并添加以下变量:
# Server configuration
PORT=3000
DEBUG=true
HTTP_SERVER=true
# API Keys
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key
# Playwright configuration
HEADLESS=false
SLOW_MO=50
# Output directory
OUTPUT_DIR=./output
使用方法
启动服务
# Start the server
npm start
# Or start in development mode
npm run dev
使用 MCP 工具
AutoSpectra 提供了丰富的自动化工具,可通过 MCP 协议使用:
浏览器自动化
// Navigate to a URL with visible browser
await use_mcp_tool({
server_name: "autospectra",
tool_name: "navigate",
arguments: {
url: "https://example.com",
visible: true
}
});
// Click on an element with selector
await use_mcp_tool({
server_name: "autospectra",
tool_name: "click",
arguments: {
selector: "#login-button"
}
});
API 测试
// Make an HTTP request
await use_mcp_tool({
server_name: "autospectra",
tool_name: "api_request",
arguments: {
method: "GET",
url: "https://api.example.com/users/1",
headers: {
"Accept": "application/json"
}
}
});
// Validate an API response against a schema
await use_mcp_tool({
server_name: "autospectra",
tool_name: "validate_schema",
arguments: {
response: responseData,
schema: {
type: "object",
required: ["id", "name", "email"],
properties: {
id: { type: "number" },
name: { type: "string" },
email: { type: "string", format: "email" }
}
}
}
});
交互式调试
// Create a debug test session
await use_mcp_tool({
server_name: "autospectra",
tool_name: "debug_test",
arguments: {
testName: "login-flow",
testScript: `
step('step1', 'navigate', { url: 'https://example.com/login' });
step('step2', 'type', { selector: '#username', text: 'testuser' });
step('step3', 'click', { selector: '#login-button' });
`,
breakAt: ['step3'],
runImmediately: true
}
});
有关所有可用工具及其参数的完整文档,请参阅:
文档
AutoSpectra 提供了详尽的工具功能文档:
项目结构
autospectra-mcp-server/
├── docs/ # Documentation
│ ├── guides/ # User and developer guides
│ ├── api/ # API documentation
│ └── examples/ # Example usage
├── scripts/ # Utility and helper scripts
├── src/ # Source code
│ ├── automation/ # Browser automation
│ ├── computerUse/ # Claude computer use integration
│ ├── frameworks/ # Test framework integration
│ ├── nlp/ # NLP functionality
│ ├── server/ # Server-specific code
│ └── utils/ # Utilities
├── tests/ # Test files
│ ├── integration/ # Integration tests
│ ├── unit/ # Unit tests
│ └── e2e/ # End-to-end tests
与 AI Agent 集成
AutoSpectra 可与任何支持 MCP 协议的 AI Agent 无缝集成:
- 通用兼容性:适用于 Claude、ChatGPT、Gemini、Perplexity 等
- 高级功能:使用 Claude 的 Computer Use 等专用功能
- 灵活的工作流:组合使用本地和云端自动化
如需了解更多信息,请参阅 AI 集成指南。
平台集成
AutoSpectra 可与各种 AI 平台和开发环境配合使用:
- Claude Desktop/Cloud:借助 Computer Use 能力增强自动化
- VS Code 扩展:与开发工作流无缝集成
- ChatGPT 和 OpenAI:全面支持基于 GPT 的助手
- Gemini 和其他模型:兼容所有主流 AI 平台
如需了解更多信息,请参阅 平台集成指南。
Docker 支持
# Build the Docker image
npm run docker:build
# Run with Docker
npm run docker:run
测试
# Run all tests
npm run test:all
# Run specific tests
npm run test:accessibility
npm run test:computer-use
npm run test:e2e
贡献
欢迎贡献!更多信息请参阅 CONTRIBUTING.md。
许可证
本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。