invisible_playwright_mcp

让 AI Agent 用隐身浏览器上网，绕过反爬和验证码

invisible_playwright_mcp 是一个基于 Playwright 的 MCP（Model Context Protocol）服务器，核心卖点是把浏览器自动化跑在反检测的 stealth Firefox 上，从而绕过常见反爬和验证码。它让 AI Agent（如 Claude、Gemini 等支持 MCP 的客户端）能够像真人一样浏览网页、点击、填表、抓取数据，而不会被网站识别为机器人。项目用 Python 实现，提供 MCP 接口，可被 agentic AI 工作流直接调用，适用于网页抓取、自动化测试、求职投递、数据采集等场景。相比普通 Playwright，它内置了指纹伪装和反检测补丁，降低了被 Cloudflare、Akamai 等风控拦截的概率，是当前 AI Agent 操作真实网页时较受关注的基础设施之一。

开源 free 自动化工作流

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GitHub 星标 ★ 31681

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类自动化工作流

开发团队feder-cr

所属国家

官网地址https://github.com/feder-cr/invisible_playwright_mcp/wiki

GitHubhttps://github.com/feder-cr/invisible_playwright_mcp

定价模式free

价格说明开源免费，需自行部署

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agentic-ai,ai-agent,ai-automation,autonomous-agents,browser,claude-code-plugin,crawler,gemini-cli-extension,job-hunting,job-search,lead-generation,llm-agent,market-research,mcp-server,model-context-protocol,playwright,productivity,scraper,web-automation,web-research

GitHub 星标★ 31681

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-08-04 00:00:00

最近更新2026-09-27 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-28

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

uv 包管理器（Windows/Linux 安装命令见下文）
一个支持 MCP 的 AI 助手：Claude Code、Codex 或 Gemini CLI（三选一）
独立 Web UI 模式需自备 OpenRouter API Key
能访问 astral.sh 与 GitHub 的网络环境

安装与启动步骤

1安装 uv（Windows）

在 PowerShell 中执行，用官方脚本安装 uv，并把用户级 bin 目录加入当前会话的 PATH。
```
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
$env:Path = "$env:USERPROFILE.localin;$env:Path"
```
2安装 uv（Linux）

在终端执行官方安装脚本，并 source 环境文件让 uv 立即生效。
```
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
source $HOME/.local/bin/env
```

3安装到 Claude Code

通过插件市场添加本仓库，再安装 invisible-playwright-mcp 插件。

claude plugin marketplace add feder-cr/invisible_playwright_mcp
claude plugin install invisible-playwright-mcp@feder-cr

4安装到 Codex

Codex 用户改用 codex 的两条插件命令，含义与 Claude Code 一致。

codex plugin marketplace add feder-cr/invisible_playwright_mcp
codex plugin add invisible-playwright-mcp@feder-cr

5安装到 Gemini CLI

Gemini CLI 直接以扩展方式从 GitHub 仓库地址安装。
```
gemini extensions install https://github.com/feder-cr/invisible_playwright_mcp
```
6启动独立 Web UI

不走助手时用 uvx 直接拉起网页界面：左侧聊天、右侧实时浏览器，需填入自己的 OpenRouter Key。
```
uvx invisible-playwright-mcp ui --openrouter-key sk-or-xxxxxxxx
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`--openrouter-key`	是	独立 Web UI 模式下调用 OpenRouter 模型的 API Key	`sk-or-xxxxxxxx`

如何确认成功

uvx 命令执行后出现 Web UI：左侧为对话区、右侧为实时浏览器窗口，即为启动成功。

常见问题

Q：安装 uv 后提示找不到 uv 命令怎么办？

A：说明 PATH 未刷新。Windows 执行 $env:Path = "$env:USERPROFILE.localin;$env:Path"；Linux 执行 source $HOME/.local/bin/env 后重试。

Q：三种助手的安装命令要全跑一遍吗？

A：不用，只用你实际在用的那个客户端即可：Claude Code、Codex、Gemini CLI 分别对应各自的两条或一条命令。

Q：独立 Web UI 需要额外准备什么？

A：需要一个 OpenRouter API Key，启动时通过 --openrouter-key 参数传入，README 示例值为 sk-or-... 形式。

Q：Windows 上执行安装脚本被策略拦截怎么办？

A：README 已使用 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c 的方式绕过执行策略限制，照原命令复制执行即可。

注意事项

Windows 安装 uv 后必须刷新当前会话 PATH，否则后续 uvx 命令不可用。
MCP 助手方式与独立 Web UI 方式是二选一的两种用法，不必同时配置。
OpenRouter Key 属于敏感信息，不要提交到公开仓库或直接贴到聊天记录里。

核心亮点

基于 stealth Firefox 做指纹伪装，能绕过多数反爬和验证码检测
以 MCP 协议暴露能力，可直接接入 Claude、Gemini 等 AI Agent 工作流
Python 实现，与 Playwright 生态兼容，抓取和自动化脚本迁移成本低

不足之处

反检测效果依赖目标站点风控策略，无法保证对所有网站都有效
MCP 生态仍在早期，客户端兼容性和长期维护节奏待观察

适用场景

AI Agent 自动抓取需要登录或反爬的网站数据
求职者用 AI 自动批量投递简历和填写表单
自动化测试和网页操作流程中需要模拟真人行为

替代项目

browser-use、Playwright MCP、Steel Browser

项目介绍

invisible_playwright_mcp 是自动化工作流领域的开源项目，由 feder-cr 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,199 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（31,681）位列前 2%，在自动化工作流分类的 527 个项目里位列前 4%。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-27。开源免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：AIAgent自动抓取需要登录或反爬的网站数据。同类可对比的替代方案包括 browser-use、Playwright MCP、Steel Browser。

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