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解析 Playwright 跟踪文件，定位测试失败原因并提供调试修复建议。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Playwright Debug MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析这个 Playwright trace 文件，提取失败步骤、报错信息、关键截图和网络请求异常，并总结最可能的失败原因。
一份结构化的失败分析，包含失败步骤时间线、相关截图、异常请求和根因判断。
基于这个 Playwright trace，判断测试为什么不稳定，并给出可执行的修复建议，例如等待条件、选择器优化或断言调整。
针对不稳定原因的修复清单，附带具体代码层面的改进方向。
读取该 trace 文件，按顺序整理用户操作、页面状态变化和网络请求日志，帮助我复盘测试执行过程。
按时间顺序整理的操作历史与网络日志摘要，便于快速复盘问题现场。
通过自然语言控制浏览器并检查 React 问题，辅助定位前端错误与性能瓶颈
通过本地 Playwright 浏览器自动化，实现网页操作、抓取与测试流程编排。
通过浏览器自动化与调试能力，帮助开发者高效测试和排查网页问题
帮助用户以可视化方式自动测试、调试并分析网页界面表现。
让大模型通过自然语言操控真实浏览器完成抓取、交互与测试。
用更省 Token 的 Playwright 浏览器自动化，完成网页检索、结构提取与测试操作。