通过说服agent并集成MCP实现全自动化循环

高效agent的关键有时仅仅是说服它自己能行。这里我测试了一个集成服务器，真的必须解释每个MCP才能使其自动化。

我使用playwright MCP控制浏览器，以及一个控制iTerm的MCP来实现完全自动化的循环：

让这个流程更简单。你在后台使用终端工具执行AGENTS="OpenAI/gpt-4.1, OpenAI/o3" NODE_ENV=development LOG_LEVEL=trace npx --yes --quiet tsx ./src/cli.ts，然后使用playwright浏览到http://localhost:3030/#/tabs/chat并自己聊天，然后检查日志。你可以通过UI访问日志，并且有playwright_console_logs来获取日志。自己读取dist中的HTML输出以找到必要的选择器。playwright_evaluate允许你获取DOM以动态构建选择器。还有playwright_get_visible_html来获取视口的当前DOM，以及start_codegen_session / get_codegen_session来启动代码生成并获取它生成的定位器。
要在后台运行服务器并访问日志，使用write_to_terminal、read_terminal_output，要终止和重启使用send_control_character。