Playwright-Lighthouse MCP 服务器
使用 Playwright 和 Lighthouse 分析网站性能的 MCP 服务器。通过模型上下文协议 (MCP)，LLM 可以执行网站性能分析。
特征
使用 Lighthouse 进行性能分析
屏幕截图
Related MCP server: Puppeteer MCP Server
设置
先决条件
Node.js 18 或更高版本
npm
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/kbyk004/playwright-lighthouse-mcp.git
cd playwright-lighthouse-mcp
# Install dependencies
npm install
npx playwright install
# Build
npm run build
用法
调试 MCP 服务器
npm run inspector
与 MCP 客户端集成
此服务器旨在与支持模型上下文协议 (MCP) 的客户端配合使用。例如，它可以与 Claude for Desktop 集成。
Claude 桌面版配置示例
将以下内容添加到 Claude for Desktop 配置文件（ ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ）：
{
"mcpServers": {
"playwright-lighthouse": {
"command": "node",
"args": [
"/path-to/playwright-lighthouse-mcp/build/index.js"
]
}
}
}
可用工具
1. 运行灯塔
对当前打开的页面运行 Lighthouse 性能分析。
参数：
url：要分析的网站的 URLcategories：要分析的类别数组（默认值：[“performance”]）可用类别：“性能”、“可访问性”、“最佳实践”、“SEO”、“PWA”
maxItems：每个类别显示的最大改进项目数（默认值：3，最大值：5）
2. 截屏
截取当前打开的页面的屏幕截图。
参数：
url：要捕获的网站的 URLfullPage：如果为 true，则捕获整个页面的屏幕截图（默认值：false）
输出格式
分析结果包括：
每个选定类别的总体得分，带有颜色指示器
按类别分组的关键改进领域
保存的报告文件的路径
执照
MIT 许可证 - 详情请参阅许可证