以下是目前支持或适配 MCP（Model Context Protocol）协议、可实现网页自动化的开源工具与框架，按技术成熟度和集成深度分类整理：

一、原生支持 MCP 的浏览器自动化工具

1.Auto-GUI（Anthropic 官方实验项目）

• GitHub: github.com/anthropics/auto-gui (需申请访问权限)
• 能力： 通过 MCP 将自然语言指令 → 浏览器操作序列 示例指令：
• “登录Gmail，下载最新附件，保存到~/Downloads”
• 自动生成操作代码：点击、输入、文件下载等
• 优势：直接使用 MCP Server 解析意图，无需手动编写脚本

2.BrowserGym（MIT 开源）

• GitHub: github.com/servicefoundry/browsergym
• MCP 集成方式：

• 核心功能： 将网页转为结构化文本（含元素位置） 执行 MCP 生成的 click(xpath), type(text) 等原子操作
• 适用场景：电商比价、数据抓取、表单填写

二、通过 MCP 适配器扩展的工具

1.Playwright + MCP Bridge

• 架构：
• LLM –MCP–> [适配层] –Python–> Playwright
• 实现代码片段：

# MCP 指令转 Playwright 动作
def mcp_to_playwright(mcp_command):
    if "click" in mcp_command:
        selector = parse_selector(mcp_command)
        page.click(selector)
    elif "extract_table" in mcp_command:
        return page.eval_on_selector('table', parse_table)

• 案例：自动将 “导出 Salesforce 上周客户列表” 转换为 Playwright 脚本

2.Selenium IDE + MCP Plugin

• 插件地址: github.com/mcp-selenium/ide-extension
• 功能： 录制操作 → 生成 MCP 可读的 workflow.json 反向解析：输入 “重复登录操作” → 调用历史脚本

三、AI-Agent 框架的 MCP 兼容方案

1.AutoGPT-Web (基于 AutoGPT)

• 项目链接: github.com/torantulino/autogpt-web
• MCP 接入点： 通过 tools/mcp_tool.py 注册网页操作能力 支持指令：

name: web_navigation
description: 根据MCP协议控制浏览器
params: 
  url: string
  action: [click, scroll, extract]

2.LangChain + MCP Tools

• 集成代码：

from langchain.agents import mcp_toolkit

toolkit = mcp_toolkit.create_package(
    tools=["web_scraping", "form_autofill"]
)
agent = initialize_agent(toolkit, llm, agent="mcp-aware")

• 典型工作流：
  用户提问 → LLM 生成 MCP 指令 → 调用浏览器工具 → 返回结果

四、自主搭建建议（若无现成方案）

最小可行架构

graph TB
    U[用户指令] --> MCP_Client
    MCP_Client --> MCP_Server
    MCP_Server --> LLM(Claude/GPT)
    LLM --> Parser(指令解析器)
    Parser --> |JSON指令| Driver[浏览器驱动]
    Driver --> |操作结果| MCP_Server
    MCP_Server --> U

关键组件选型

五、现成解决方案对比

部署建议：

• 快速验证选 BrowserGym（20分钟跑通Demo）
• 企业级自动化用 Playwright桥接（稳定性高）
• 需复杂决策链的场景用 LangChain集成（如：”比价后下单最低价商品”）

通过上述工具，开发者可直接用自然语言驱动网页操作，大幅提升自动化效率。重点推荐关注 Anthropic Auto-GUI 的开放进度，这将是未来最成熟的 MCP 网页自动化方案。