关于 Selenium Mcp
Selenium Mcp 是用 Python 实现的 MCP 服务,将 Selenium WebDriver 功能提供给 AI 助手和自定义 MCP 客户端,用于网页自动化、测试与抓取。它还支持获取网页内容、执行 JavaScript 和处理文件。
主要功能
- 01创建和结束 WebDriver 会话
- 02导航网页并控制浏览器
- 03点击、输入和选择页面元素
- 04获取 Markdown、HTML、截图和 URL
- 05执行 JavaScript 并处理文件
- 06管理 Cookie 和浏览器提醒
适用场景
- 01自动填写网页表单并检查结果
- 02执行网页测试与元素交互
- 03抓取网页内容和链接
- 04上传或下载浏览器中的文件
MCP 相关
它将 Selenium WebDriver 功能作为 MCP 工具提供给 AI 助手和自定义 MCP 客户端。服务可通过 stdio 或 HTTP 通信。
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

简介
此服务使用 Python 实现,用于连接 AI 助手或(自定义 MCP 客户端)与 Selenium WebDriver。它将 Selenium WebDriver 功能作为 MCP 工具提供,让 AI 助手/MCP 客户端能够使用这些工具执行网页自动化、网页测试或网页抓取任务。
发布说明
版本 2.0.1 - 发布于 2026 年 4 月 11 日
此版本对错误代码、返回类型和 README 文件进行了小幅改进。
- 以下文件中的返回类型从 Union[None, dict]、int、bool 更改为 str:
- cookies.py
- find.py
- get.py
- input.py
版本 2.0.0 - 发布于 2026 年 4 月 4 日
此版本进行了结构调整,例如将函数拆分为 save 和 get。现在,save 仅用于将文件保存到磁盘,而 get 则用于让大模型从浏览器获取数据。
以下是改进内容:
- Get:获取网页的 Markdown、HTML、屏幕截图、元素屏幕截图和 URL 列表
- JS Executor:执行 JavaScript 代码以与网页交互
- Files:上传和下载文件
- Alerts:处理警告
- Click:新增通过 xpath 拖放元素的功能
- File:将网页另存为 PDF 文件到磁盘
版本 1.0.0 - 发布于 2026 年 3 月 31 日
- Web Driver:创建或退出现有的 WebDriver 会话
- Cookies:管理 Cookie(添加、删除、获取、清除)
- Clicks:对元素执行点击操作(左键单击、右键单击、双击)
- Browser:导航到 URL,并管理浏览器功能,例如调整大小、最大化、最小化、全屏等
- Scroll:滚动整个网页
- Input:向元素输入文本,以及选择/取消选择复选框、单选按钮和下拉选项等
- Find:通过 xPaths 查找元素
主要功能
- 人性化的错误处理,让大模型能够理解错误并相应地调整工具用法
- 全面的元素交互:执行点击、输入和选择操作前,会检查元素是否可见、已启用、可点击等
- 全面的导航控制:打开新 URL、前进、后退、刷新等
这些工具使用以下技术提供支持:
- FastMCP:用于实现 MCP 服务
- Selenium:用于网页自动化
- Google GenAI:用于 AI 助手
即将推出
以下是未来将新增的功能:
- 支持 Chrome Dev Tools 和 BiDi 的工具
- 增强保存功能,支持以不同格式保存文件
- 改进错误处理
- 支持多种浏览器(Firefox、Edge、Safari 等)
示例
提示词:“打开 https://rfpnotification.com,并通过输入电子邮件地址 [[email protected]] 加入候补名单”
| 之前 | 之后 |
|---|---|
![]() | ![]() |
运行脚本后,浏览器截取了屏幕截图,以检查是否成功输入电子邮件地址。

实测演示

开发环境设置
克隆仓库
git clone {url}
创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
安装依赖
pip install -r requirements.txt
运行服务
python server.py
此软件包附带一个使用 Google GenAI SDK 的轻量级 MCP 客户端,用于测试服务。它在 server.py 文件中实现。要使用它,你需要 Google GenAI API 密钥。请在 .env 文件中将其设置为 GEMINI_API_KEY={your_api_key}。
运行客户端
python server.py
架构
该 MCP 的架构非常简单,如下所示。如果此 MCP 托管在本地,则通过 stdio 通信;如果托管在云端,则通过 http 通信。

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。

