Web-Runner-mcp: AIのための高度なWebブラウザ操作プロトコル

Github
https://github.com/sinzy0925/web-runner-mcp

Web-Runner-mcp: AIのための高度なWebブラウザ操作プロトコル

を紹介させてください。

• タロ.AIのPlaywrightでのスクレイピングアプリの作り方をそのままアプリ化しました。

• 予め、ブラウザで操作する内容をJSONで作成して、その通り実行するツールです。
  JSONの作り方は、youtubeで説明しています。

https://www.youtube.com/watch?v=UM2SeexM5lE
動画では、Web-Runner-Powered-by-PlayWrightと言ってますが、同じものです。

サンプルを複数Githubに入れてますので、どんな感じで動き、どんなデータが取れるかすぐに確認できます。

動画でも説明してます。
https://www.youtube.com/watch?v=Qd0OuXy1xCE

手っ取り早く、動きを確認する方法は以下です！！
（分からないところは、ご質問ください！）

1. セットアップ

(1) リポジトリのクローン:

git clone https://github.com/sinzy0925/web-runner-mcp.git
cd web-runner-mcp

(2) Python環境の準備 (Python 3.12 推奨):
※重要
Python 3.13以上ではエラーになります！！！
【重要】

# 仮想環境を作成 (例: venv312)
python -m venv venv312
# 仮想環境をアクティベート
# Windows PowerShell
.\venv312\Scripts\Activate

# Linux/macOS
source venv312/bin/activate

(3) 依存ライブラリのインストール:
requirements.txt ファイルを使ってインストールします。

pip install -r requirements.txt

(4) Playwright ブラウザのインストール:

playwright install

(5) GUIクライアントからの実行
手動でのテストやデバッグには、GUIクライアント (web_runner_mcp_client_GUI.py) が便利です。

ターミナル（仮想環境アクティベート済み）で以下のコマンドを実行します。

python web_runner_mcp_client_GUI.py

• 起動したウィンドウ上部のドロップダウンリストから実行したいJSONファイルを選択します。

• 「実行 ▶」ボタンをクリックします。

• 実行結果が下のテキストエリアに表示されます。

• 「JSONジェネレーター」ボタンで json_generator.html を開くこともできます。

• READMEにも書きましたが、いずれJSONファイルを自然言語で作成できるように必ずしますので、しばらくお待ちください！
  (設計はできてます。)

No Scraping No Life !