本地LLM浏览器自动化工具

剧作家+骆驼CPP+LiquidAI

使用本地LLM后端对模型上下文协议（MCP）进行实验的项目。此设置连接LLM（通过 llama-server)Playwright MCP提供的浏览器自动化工具。

特性

• 本地LLM后端：用途 llama.cpps llama-server 用于与OpenAI兼容的API。
• MCP集成：连接到 @playwright/mcp 以允许LLM控制浏览器。
• 工具调用：演示如何将MCP工具转换为OpenAI工具格式，以供本地LLM使用。

先决条件

• Node.js （建议使用v18或更高版本）
• llama.cpp （特别是 llama-server 二进制）
• 以下模型文件： lfm2.5-1.2b-instruct-q4_k_m.gguf

设置和运行

1.启动Llama服务器

跑吧 llama-server 使用指定的模型在上提供与OpenAI兼容的API http://localhost:8080:

./llama-server -m lfm2.5-1.2b-instruct-q4_k_m.gguf

2.安装依赖项

在单独的终端中，安装项目依赖项：

npm install

3.运行应用程序

执行主脚本：

node app.js

原理

1. MCP连接：该应用程序使用以下方式连接到Playwright MCP服务器 npx @playwright/mcp@latest.
2. 工具映射：它从MCP服务器获取可用工具，并将其映射到OpenAI SDK所期望的格式。
3. OpenAI客户端：它配置了一个 OpenAI 客户端指向本地 llama-server.
4. 执行循环LLM收到提示，决定调用哪些浏览器工具，应用程序通过MCP客户端执行这些工具，将结果反馈给LLM以获得最终响应。