Playwright IA: Midscene.js

Automate Playwright flows using natural language with Midscene.js and AI.

GitHub

Playwright IA: Midscene.js

Proyecto de automation con Playwright e inteligencia artificial (Midscene).

  1. Instala dependencias, ejecuta tests y visualiza el reporte para tener un primer vistazo del modo en que opera Midscene.

  2. Configura el MCP Server de Midscene para que automatize lo que le pidas desde un prompt.

📥 Instalación

Instalar dependencias:

npm install
# o
yarn install

▶️ Ejecución de pruebas

Primero exporta tu API_KEY:

#linux
export OPENAI_API_KEY="tu_api_key"

Ejecuta los tests con Playwright y genera un reporte en HTML:

npx playwright test

Si deseas ver el proceso de ejecución:

npx playwright test --headed

📂 Abrir el reporte

Para visualizar el reporte generado, usa el comando:

open midscene_run/report/tu_reporte.html

Se abrirá automáticamente una ventana del navegador con el dashboard de resultados (flujos de MidSceneJS, capturas y trazas).

📂 MidScene: APIs básicas de operación de IA

Usa estas APIs en tus steps para que la IA haga el trabajo.

  • ai o aiAction – Interacción general con IA
  • aiTap – Operación de clic
  • aiHover – Operación de hover (pasar el cursor)
  • aiInput – Operación de entrada de texto
  • aiKeyboardPress – Operación de teclado
  • aiScroll – Operación de desplazamiento
  • aiQuery – Consulta a IA
  • aiAssert – Aserción de IA
  • aiWaitFor – Espera basada en IA

Puedes encontrar más detalles en midscenejs.com/api

🧠 MidScene: MCP Server

Permite usar lenguaje natural para automatizar flujos y generar pruebas con Playwright, utilizando el agente de inteligencia artificial MidScene a través de su MCP Server.

✅ Requisitos

  1. Instala Cursor.
  2. Abre este proyecto con Cursor.
  3. Configura el MCP en Cursor.

⚙️ Configuración del MCP en Cursor

  1. Abre Cursor
  2. Ve a: File > Preferences > Settings
  3. Agrega la siguiente configuración en el apartado MCP:
{
  "mcpServers": {
    "mcp-midscene": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@midscene/mcp"],
      "env": {
        "MIDSCENE_MODEL_NAME": "gpt-4o-mini",
        "OPENAI_API_KEY": "<OPENAI_API_KEY>",
        "MCP_SERVER_REQUEST_TIMEOUT": "800000"
      }
    }
  }
}
  1. No olvides ingresar tu OPENAI_API_KEY en el json.

🤖 Enviar prompt en Cursor

Abre un chat en Cursor (Ctrl + N) y escribe tu prompt. Por ejemplo:

Usa el MCP de Midscene para:
1. Open page https://practicetestautomation.com/practice-test-login/ 
2. Type username incorrectUser into Username field
3. Type password Password123 into Password field
4. Push Submit button
5. Verify error message is displayed
6. Verify error message text is Your username is invalid!

Al finalizar:
Crea el test case en Playwright con midscene, en la carpeta e2e con nombre login, usa de ejemplo @sauce-demo.spec.ts 
Exporta OPENAI_API_KEY que esta en @mcp.json 
Ejecuta el test npx playwright test e2e/login.spec.ts --headed

Nota: En el prompt, brinda contexto (ej: "@mcp.json"). De esta manera, Midscene encuentra la información necesaria para cumplir tu solicitud con éxito (templates, API_KEYS, etc).

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