使用说明

项目简介

WebEvalAgent MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，旨在通过 LLM 驱动的智能体，自动化执行和调试 Web 应用程序，提升开发效率。它允许 LLM 客户端（如 Cursor Agent）调用工具来评估网页的用户体验，收集网络信息和控制台日志，从而实现智能化的 Web 应用调试和质量评估。

主要功能点

Web 应用导航: 利用 BrowserUse 工具实现网页的自动化浏览和交互，支持 LLM 智能体控制浏览器操作。
网络流量捕获: 详细记录和分析 Web 应用的网络请求和响应，帮助开发者了解网络交互过程。
控制台错误收集: 自动捕获 Web 应用运行时的 JavaScript 控制台错误信息，辅助错误定位和修复。
自动化 UX/UI 评估: 提供 'web_app_ux_evaluator' 工具，允许 LLM 智能体根据用户指定的任务，对 Web 应用进行端到端的用户体验评估和代码调试。

安装步骤

获取 API 密钥: 访问 operative.sh 注册并获取您的 API 密钥。

运行安装脚本: 打开终端，复制并运行以下命令以安装 WebEvalAgent MCP 服务器（仅限 macOS/Linux 系统）：

bash -i <(curl -LSf https://operative.sh/webevalqa/install.sh)

该脚本将自动完成服务器的安装配置。

在 Cursor 中启用: 如果您使用 Cursor 编辑器，请启用 Agent 模式，并在工具选择中找到并启用 'web_app_ux_evaluator' 工具。您可能需要重启 Cursor 编辑器以使更改生效。

服务器配置

MCP 客户端（如 Cursor Agent）需要配置以下 JSON 信息以连接到 WebEvalAgent MCP 服务器。请根据您的实际情况进行配置。

{
  "server_name": "WebEvalAgentMCP",
  "command": "python",
  "args": ["-m", "webEvalAgent.mcp_server"],
  "transport": "stdio"
}

'server_name': 为您的服务器自定义一个易于识别的名称，例如 "WebEvalAgentMCP"。
'command': 指定用于启动服务器的命令。这里 'python' 表示使用 Python 解释器来运行服务器代码。
'args': 配置命令的参数，以列表形式提供。
- '"-m"': Python 的 '-m' 参数用于以模块名执行模块。
- '"webEvalAgent.mcp_server"': 指定要运行的模块为 'webEvalAgent.mcp_server'，这会执行 'webEvalAgent/mcp_server.py' 文件来启动 MCP 服务器。
'transport': 指定 MCP 服务器使用的通信协议。 'stdio' 表示使用标准输入输出流进行通信，这是一种常用的本地进程间通信方式。

注意: 请确保您的 Python 环境已安装项目依赖，通常安装脚本会处理依赖安装。如果遇到问题，请参考仓库文档或联系项目维护者。

基本使用方法

确保 WebEvalAgent MCP 服务器已成功启动，并且 MCP 客户端已正确配置服务器信息并连接。
在 MCP 客户端中，选择 'web_app_ux_evaluator' 工具。
调用该工具时，需要提供以下参数：
- 'url': 要评估的 Web 应用程序的 URL 地址。
- 'task': 明确描述您希望 LLM 智能体执行的 UX/UI 评估任务，例如 "测试用户注册流程是否顺畅"、"评估导航菜单的易用性" 等。
MCP 客户端将通过 JSON-RPC 协议向 WebEvalAgent MCP 服务器发送请求，服务器将调用 LLM 智能体执行指定的评估任务，并返回评估结果，包括：
- Web 应用 UX 评估结果的文本描述。
- 调试日志信息。
- 收集到的控制台日志。
- 捕获的网络请求数据。
您可以在 MCP 客户端中查看和分析返回的评估结果，以便改进 Web 应用程序的用户体验和质量。

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