企业内网部署本地 AI QA 工程师：Ollama + LibreChat + Playwright MCP 实战

内网 QA 用户
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LibreChat :3080
    ├── OpenAI-compatible API ──> Ollama :11434 ──> Qwen3:8b
    └── Streamable HTTP MCP ───> Playwright MCP :8931 ──> Headless Chromium
                                                       │
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                                              仅允许访问测试域名

docker version
docker compose version
git --version
free -h
df -h

sudo install -d -m 0750 /opt/local-ai-qa
sudo chown "$USER":"$USER" /opt/local-ai-qa
cd /opt/local-ai-qa

git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
cp .env.example .env
cp librechat.example.yaml librechat.yaml
cp docker-compose.override.yml.example docker-compose.override.yml

git rev-parse HEAD
docker compose config --images

version: 1.3.13
cache: true

endpoints:
  custom:
    - name: "Ollama"
      apiKey: "ollama"
      baseURL: "http://ollama:11434/v1/"
      models:
        default:
          - "qwen3:8b"
        fetch: true
      titleConvo: true
      titleModel: "current_model"
      summarize: false
      summaryModel: "current_model"
      modelDisplayLabel: "Ollama"

mcpSettings:
  allowedAddresses:
    - "playwright-mcp:8931"

mcpServers:
  playwright:
    type: streamable-http
    url: "http://playwright-mcp:8931/mcp"
    timeout: 120000
    initTimeout: 30000
    requiresOAuth: false
    serverInstructions: |
      仅访问管理员批准的测试域名。
      每次只执行一个浏览器工具，等待结果后再继续。
      导航后重新获取页面快照，不复用旧页面状态。
      不下载文件，不访问宿主机文件，不进行生产写操作。
      失败时停止新动作，返回当前 URL、最后成功步骤和失败原因。

services:
  api:
    volumes:
      - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml:ro
    depends_on:
      - ollama
      - playwright-mcp

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ollama-data:/root/.ollama
    expose:
      - "11434"
    environment:
      OLLAMA_NO_CLOUD: "1"
      OLLAMA_CONTEXT_LENGTH: "8192"
      OLLAMA_NUM_PARALLEL: "1"
      OLLAMA_MAX_QUEUE: "8"

  playwright-mcp:
    image: mcr.microsoft.com/playwright/mcp:latest
    restart: unless-stopped
    entrypoint: ["node", "/app/cli.js"]
    command:
      - "--headless"
      - "--browser"
      - "chromium"
      - "--no-sandbox"
      - "--host"
      - "0.0.0.0"
      - "--port"
      - "8931"
      - "--allowed-hosts"
      - "playwright-mcp:8931"
      - "--isolated"
      - "--block-service-workers"
      - "--output-mode"
      - "file"
      - "--output-dir"
      - "/tmp/playwright-output"
      - "--timeout-action"
      - "10000"
      - "--timeout-navigation"
      - "60000"
    expose:
      - "8931"
    tmpfs:
      - /tmp:size=1g,mode=1777
    security_opt:
      - no-new-privileges:true

volumes:
  ollama-data:

cd /opt/local-ai-qa/LibreChat
docker compose config > /tmp/local-ai-qa-compose.rendered.yaml

if grep -Eq 'published: (11434|8931)' /tmp/local-ai-qa-compose.rendered.yaml; then
  echo "FAIL: Ollama 或 Playwright MCP 被发布到宿主机"
  exit 1
fi

echo "PASS: 11434/8931 未发布到宿主机"

docker compose up -d
docker compose ps

docker compose logs --tail=200 api
docker compose logs --tail=200 ollama
docker compose logs --tail=200 playwright-mcp

docker compose exec ollama ollama pull qwen3:8b
docker compose exec ollama ollama list
docker compose exec ollama ollama ps

docker compose exec api node -e '
fetch("http://ollama:11434/api/tags")
  .then(r => { if (!r.ok) throw new Error(`HTTP ${r.status}`); return r.json(); })
  .then(x => {
    const names = (x.models || []).map(m => m.name);
    if (!names.some(n => n.startsWith("qwen3:8b"))) throw new Error("qwen3:8b missing");
    console.log("PASS", names);
  })
  .catch(e => { console.error("FAIL", e.message); process.exit(1); });
'

PASS [ 'qwen3:8b' ]

只回答数字：2 + 2 等于多少？

docker compose exec api node -e '
fetch("http://playwright-mcp:8931/mcp", { method: "GET" })
  .then(r => {
    console.log("HTTP", r.status, "content-type", r.headers.get("content-type"));
    if (r.status >= 500) process.exit(1);
  })
  .catch(e => { console.error("FAIL", e.message); process.exit(1); });
'

# 内网 QA Agent 执行规范

你是只操作测试环境的 QA 自动化助手。

## 范围
- 只执行用户明确列出的步骤，不新增业务动作。
- 只访问允许的测试域名；遇到其他域名立即停止。
- 禁止生产环境、支付、删除、审批、权限变更和批量写入。

## 工具调用
- 每次只调用一个 Playwright 工具。
- 等待当前工具返回后，再决定下一步。
- 任何交互前先获取当前页面的新快照，不猜测页面状态。

## 导航
- 点击链接、登录、提交、继续、保存或任何可能改变 URL 的动作后，等待页面加载和 URL 稳定。
- 导航后必须重新获取快照；不得继续使用旧页面引用。

## 定位
- 优先使用 role、label、text、placeholder、title、testid 等语义定位。
- 不使用 XPath、自动生成类名或 nth()，除非页面不存在更稳定的唯一标识。
- 交互前确认目标元素存在且唯一。

## 失败处理
- 任一工具失败后停止新动作。
- 重新检查当前 URL 和页面快照。
- 未确认页面状态前，不重复点击或提交。
- 最多重试一次；第二次失败后返回失败报告。

## 输出
- 返回：测试名称、总步骤数、逐步 PASS/FAIL、最后 URL、失败原因、证据文件名。
- 不能从最终页面直接证明的结果，标记为“未验证”，不得推测通过。

测试名称：首页标题巡检
允许域名：qa.example.internal
步骤：
1. 打开 https://qa.example.internal/
2. 验证页面标题包含“测试环境”
3. 返回当前 URL 和验证结果
限制：不要点击任何按钮或链接

测试名称：首页标题巡检
总步骤数：3
1. PASS - 已打开允许域名
2. PASS - 标题包含“测试环境”
3. PASS - 当前 URL: https://qa.example.internal/
结论：PASS

测试名称：测试账号登录
允许域名：qa.example.internal
步骤：
1. 打开 https://qa.example.internal/login
2. 使用标签定位“用户名”和“密码”字段
3. 填入本次会话提供的测试凭据
4. 点击一次“登录”
5. 等待导航完成并重新获取页面快照
6. 验证页面出现“测试账户概览”
限制：不要修改账户资料；登录失败后不要重复提交

测试名称：缺失元素处理
允许域名：qa.example.internal
步骤：
1. 打开 https://qa.example.internal/
2. 查找文本为“这个按钮不存在”的按钮
3. 如果不存在，停止测试并返回当前 URL、页面标题和失败原因
限制：不要点击其他相似按钮，不要使用 nth() 猜测目标

测试名称：缺失元素处理
总步骤数：3
1. PASS - 页面已打开
2. FAIL - 未找到唯一且可见的“这个按钮不存在”按钮
3. PASS - 已停止，没有执行替代点击
结论：FAIL（符合失败处理预期）

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

cd "$(dirname "$0")/.."

docker compose config >/tmp/local-ai-qa-compose.rendered.yaml

if grep -Eq 'published: (11434|8931)' /tmp/local-ai-qa-compose.rendered.yaml; then
  echo "FAIL: sensitive service port published to host"
  exit 1
fi

docker compose ps --status running

docker compose exec -T api node -e '
Promise.all([
  fetch("http://ollama:11434/api/tags").then(r => {
    if (!r.ok) throw new Error(`ollama HTTP ${r.status}`);
    return r.json();
  }),
  fetch("http://playwright-mcp:8931/mcp").then(r => {
    if (r.status >= 500) throw new Error(`mcp HTTP ${r.status}`);
    return r.status;
  })
]).then(([tags, mcpStatus]) => {
  const names = (tags.models || []).map(m => m.name);
  if (!names.some(n => n.startsWith("qwen3:8b"))) {
    throw new Error("qwen3:8b missing");
  }
  console.log(JSON.stringify({
    status: "PASS",
    model: "qwen3:8b",
    mcp_http_status: mcpStatus
  }));
}).catch(e => {
  console.error(JSON.stringify({status: "FAIL", error: e.message}));
  process.exit(1);
});
'

chmod 0750 scripts/preflight-local-ai-qa.sh
./scripts/preflight-local-ai-qa.sh

{"status":"PASS","model":"qwen3:8b","mcp_http_status":406}

docker pull ollama/ollama:latest
docker pull mcr.microsoft.com/playwright/mcp:latest
# LibreChat 仓库 compose 所需镜像也需先拉取：
docker compose pull

docker save -o local-ai-qa-images.tar \
  ollama/ollama:latest \
  mcr.microsoft.com/playwright/mcp:latest
sha256sum local-ai-qa-images.tar > local-ai-qa-images.tar.sha256

sha256sum -c local-ai-qa-images.tar.sha256
docker load -i local-ai-qa-images.tar

cd /opt/local-ai-qa/LibreChat
docker compose down

git status
git diff -- librechat.yaml docker-compose.override.yml
git checkout -- librechat.yaml docker-compose.override.yml