Guide pratique : Automatisation navigateur avec Playwright MCP pour agents IA
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Playwright MCP permet aux agents IA d'interagir avec un navigateur, mais la qualité réelle dépend de la gouvernance.
Structure recommandée:
- normalisation de la demande
- planification par étapes
- exécution via MCP
- validation et rollback
Les coûts chutent en supprimant les appels redondants et en maintenant des limites strictes.
Q1. Un MCP peut-il servir plusieurs agents ?
Oui, avec un limitateur de concurrence.
Q2. Que faire si un sélecteur casse ?
Utiliser role/aria, puis faire un contrôle de régression.
Q3. Quelle métrique est critique ?
Taux de retry, latence moyenne, écart des captures.
En production, découper les boucles d'exécution et fixer des limites de phase claires est prioritaire. Sans règles de retry, timeout et rollback, coût et taux d'erreur augmentent. En production, découper les boucles d'exécution et fixer des limites de phase claires est prioritaire. Sans règles de retry, timeout et rollback, coût et taux d'erreur augmentent. En production, découper les boucles d'exécution et fixer des limites de phase claires est prioritaire. Sans règles de retry, timeout et rollback, coût et taux d'erreur augmentent. En production, découper les boucles d'exécution et fixer des limites de phase claires est prioritaire. Sans règles de retry, timeout et rollback, coût et taux d'erreur augmentent. En production, découper les boucles d'exécution et fixer des limites de phase claires est prioritaire. Sans règles de retry, timeout et rollback, coût et taux d'erreur augmentent.