Ai Verify Mcp

Don't just generate, verify.

让 AI 代码生成结果可验证、可信赖。证据驱动的 MCP 验证平台。

npm version npm downloads CI License MCP Protocol Node.js Contributor Covenant English

📘 MCP 新手入门：先看 MCP 协议速查手册，5 分钟搞懂 MCP。 📖 详细操作指南：见 用户操作手册，从安装到精通。 🔧 遇到问题：见 日志排查手册，常见错误与解决方案。

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📑 目录

• 🎯 一句话介绍
• 🔄 Skill + MCP = 最佳体验
• 🚀 快速开始
• 🔧 配置 MCP Server
• 🎬 实际使用示例
• 🏆 为什么选择 ValidPilot Verify？
• 📦 完整工具列表
• 🔬 证据链概念
• ⚙️ 环境变量
• ❓ 常见问题
• 🔌 MCP Client 配置速查
• 🎬 演示：✅ vs ❌ 对比
• 📦 发布自动化
• 🙏 致谢
• 💬 社区与联系
• ❤️ 支持捐赠

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🎯 一句话介绍

ValidPilot Verify 是一个面向 AI 编程的全息验证平台。通过 MCP 协议，AI 可以自动验证代码生成结果——生成截图证据、诊断错误根因、留存完整证据链。

它能做什么？

• 🔍 验证 AI 生成的代码：打开页面、点击按钮、填写表单、验证结果
• 📸 留存证据：每步操作自动截图，形成可追溯的证据链
• 🐛 智能诊断错误：自动分析错误根因，给出置信度评分和修复建议
• ✅ 断言验证：验证元素存在、文本内容、URL 匹配等
• 📊 生成验证报告：Markdown 报告，包含截图证据和诊断结果

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🔄 Skill + MCP = 最佳体验

ai-verify-mcp 提供 134 个底层验证工具（浏览器操作、截图、a11y 扫描、断言验证、视觉比对、网络监控、性能分析、内存检测、证据链采集、安全扫描等），但这些工具需要被编排调用才能完成完整的验证任务。

Skill 系统（如 Trae 的 browser-dev-full-validation-skill）正是这个编排层——它定义了一套标准验证流程：

flowchart LR
    A[AI 生成代码] --> B[Skill 编排验证流程]
    B --> C[ai-verify-mcp 执行验证]
    C --> D{验证通过?}
    D -->|失败| E[AI 自动修复]
    E --> C
    D -->|通过| F[留存证据链]

Skill 负责

职责	说明
流程编排	定义验证步骤顺序：打开页面 → 截图 → 检查 a11y → 断言结果
证据管理	统一存放截图、日志、HAR 文件到各阶段产物目录
生成验证报告	将多轮验证结果汇总为一份完整报告（成功率、故障清单、修复建议）
对比基准	对比当前验证结果与上一轮（或原始版本），计算回归情况

ai-verify-mcp 负责

职责	说明
134 个原子验证工具	browser_open / browser_overlay_detect / browser_smoke_test / browser_counterfactual_analyze / browser_assert / browser_a11y_check / browser_smart_fill / browser_memory_check / browser_visual_component / security_headers_check / security_owasp_top10 / api_probe 等
证据链采集	每步操作自动截图，记录 Console 日志和网络请求
对比与 CSS 变量扫描	axe-core 集成、CSS 变量追踪
报告输出	结构化 JSON + Markdown 报告

💡 最佳实践：在 Trae 中同时启用 browser-dev-full-validation-skill + ai-verify-mcp MCP Server。Skill 自动编排 7 阶段验证流程，ai-verify-mcp 提供底层执行能力。两者缺一不可——只有 MCP 缺乏编排，只有 Skill 缺乏执行能力。

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🚀 快速开始

方式一：1 分钟快速体验

# 1. 安装
npm install @validpilot/ai-verify-mcp

# 2. 启动服务
npx @validpilot/ai-verify-mcp start

# 3. 在 AI 助手中配置 MCP（以 Cursor 为例）

方式二：直接验证（无需 MCP）

# 快速验证一个网站
npx @validpilot/ai-verify-mcp validate --url https://example.com

# 截图留证
npx @validpilot/ai-verify-mcp screenshot --url https://example.com --name evidence-001

# 一键检查
npx @validpilot/ai-verify-mcp quick-check --url https://example.com

📦 更新到最新版本

查看当前版本：

# 查看 npm 上的最新版本
npm view @validpilot/ai-verify-mcp version

# 查看本地已安装版本（全局安装方式）
npm list -g @validpilot/ai-verify-mcp

根据您的使用方式选择对应的更新方法：

场景 A：MCP 配置中使用 npx（推荐，多数用户）

如果您的 MCP 配置是这种形式：

"validpilot-ai-verify-mcp": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@validpilot/[email protected]"]
}

更新方法：将版本号改为最新版本（当前为 1.6.9），或使用 @latest 自动跟随最新：

// 方式 1：指定具体版本（推荐，确保稳定性）
"args": ["-y", "@validpilot/[email protected]"]

// 方式 2：使用 latest 标签（每次启动自动拉取最新）
"args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp@latest"]

改完后重启 IDE 或重载 MCP Server 即可生效。npx 会自动下载新版本到缓存。

💡 提示：如果之前用过旧版本，npx 缓存可能残留旧包。如遇异常，执行 npx clear-npx-cache 清除缓存后重试。

场景 B：全局安装方式

如果您的 MCP 配置是这种形式：

"validpilot-ai-verify-mcp": {
  "command": "ai-verify-mcp",
  "args": []
}

更新方法：

# 更新到最新版本
npm install -g @validpilot/ai-verify-mcp@latest

# 或指定具体版本
npm install -g @validpilot/[email protected]

# 验证更新成功
ai-verify-mcp --version

更新后重启 IDE 即可生效，无需修改 MCP 配置。

场景 C：项目本地安装方式

如果是在项目中 npm install @validpilot/ai-verify-mcp 安装的：

# 更新到最新版本
npm install @validpilot/ai-verify-mcp@latest

# 或在 package.json 中修改版本号后执行
npm update @validpilot/ai-verify-mcp

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🔧 配置 MCP Server

在 Cursor 中使用

1. 打开 Cursor → 设置 → MCP Servers → Add
2. 填写配置

或在 IDE 的 MCP 配置文件中添加（项目级 .cursor/mcp.json 或用户级配置）：

{
  "ai-verify-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
    "env": {
      "MCP_MODE": "http",
      "MCP_HTTP_PORT": "3456"
    }
  }
}

在 Claude Code 中使用

在项目根目录创建 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_MODE": "http",
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

在 Windsurf 中使用

Settings → MCP Servers → Add：

{
  "ai-verify-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
  }
}

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🎬 实际使用示例

场景：验证 AI 生成的登录页面

你告诉 AI：

"帮我验证这个登录页面：打开 https://example.com/login，输入用户名 test 和密码 123，点击登录按钮，验证是否跳转到首页。"

AI 调用的工具链：

1. browser_open → 打开登录页面（截图：login-page.png）
2. browser_type → 输入用户名（截图：username-filled.png）
3. browser_type → 输入密码（截图：password-filled.png）
4. browser_click → 点击登录按钮（截图：login-clicked.png）
5. validation_check → 验证跳转到首页（截图：homepage.png）
6. browser_assert → 断言 URL 包含 /home（生成证据报告）

结果：完整证据链

artifacts/
├── login-page.png          # 页面初始状态
├── username-filled.png     # 输入用户名后
├── password-filled.png     # 输入密码后
├── login-clicked.png       # 点击登录后
├── homepage.png            # 登录成功后
└── validation-report.md    # 验证报告（含诊断结果）

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🏆 为什么选择 ValidPilot Verify？

特性	ValidPilot Verify	Playwright	Puppeteer
MCP 协议原生	✅ 开箱即用	❌ 需自己封装	❌ 需自己封装
AI Agent 友好	✅ 134 个专用工具	❌ 通用 API	❌ 通用 API
证据链留存	✅ 自动截图 + 时间戳	❌ 手动实现	❌ 手动实现
智能诊断	✅ 错误根因 + 置信度	❌ 仅日志	❌ 仅日志
验证报告	✅ Markdown + 截图	❌ 需自己写	❌ 需自己写
快速验证	✅ 一键检查	❌ 需编写测试	❌ 需编写测试

核心差异：Playwright/Puppeteer 是"手"（负责操作），ValidPilot Verify 是"眼+脑"（负责检查和验证）。

Skill + MCP 协同优势

单独用 MCP	单独用 Skill	Skill + MCP 组合
✅ 134 个工具但需手动编排	✅ 有流程但缺执行能力	✅ 自动编排 + 自动执行
❌ 验证结果零散	❌ 流程模板固定	✅ 完整证据链 + 灵活配置
❌ 需手动对比差异	❌ 无法直接操控浏览器	✅ 全自动闭环

✅ 推荐配置：在 Trae 中启用 browser-dev-full-validation-skill，同时配置 ai-verify-mcp 作为 MCP Server。Skill 负责"什么时候验、验什么"，MCP 负责"怎么验"。

🎨 验证流程可视化

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AI 生成代码 → 验证流程                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌────────┐ │
│  │ 1. 打开   │ -> │ 2. 操作   │ -> │ 3. 断言   │ -> │ 4. 报告 │ │
│  │ browser_  │    │ browser_  │    │ browser_  │    │ evidence│ │
│  │ open      │    │ type/click│    │ assert    │    │ _pack  │ │
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └────────┘ │
│       │               │               │               │      │
│       ▼               ▼               ▼               ▼      │
│  📸 screenshot    📸 screenshot    📸 screenshot    📄 .md   │
│  login.png        input.png       result.png       report   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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📦 完整工具列表

✅ 验证框架（8个）

工具	说明
validation_check	检查点验证（负载时间、JS错误、HTTP错误等）
validation_element	元素状态验证（存在、可见、文本包含等）
validation_flow	流程验证（多步骤验证流程）
validation_quick_run	一键快速验证（7项检查）
validation_report	生成验证报告
validation_report_export	导出验证报告
browser_assert	断言验证（URL、标题、元素等）
screenshot_diff	视觉回归对比

🔍 智能诊断（9个）

工具	说明
browser_diagnose	错误自动诊断（根因分析 + 置信度）
browser_element_status	元素状态检查（可见性、可交互性、遮挡）
browser_quick_fix	快速修复（8种策略自动尝试）
browser_verify_fix	修复验证闭环
browser_debug_report	调试报告生成
browser_errors_aggregate	错误聚合统计
error_fix_suggestion	修复建议（基于规则）
error_summary_md	错误摘要（Markdown）
debug_investigate	深度调查

📸 证据收集（6个）

工具	说明
browser_screenshot	全屏截图
browser_screenshot_element	元素截图
browser_artifacts	工件管理
browser_artifacts_clear	清理工件
browser_har_export	导出 HAR 文件
browser_snapshot	页面快照

🌐 浏览器操作（21个）

完整浏览器操作能力：打开、点击、输入、滚动、等待、Cookie、存储、网络、控制台等。

🎯 智能定位（4个）

工具	说明
browser_find_element	按文本智能查找元素
browser_locator_suggest	选择器建议
browser_locator_validate	选择器验证
browser_find_page	页面类型识别

🔒 安全扫描（6个）

工具	说明
security_headers_check	HTTP 安全头部检查（CSP、HSTS、XFO 等 7 项 + 信息泄露检测）
security_csp_analyze	CSP 策略深度分析（unsafe-inline/eval 检测、评分）
security_sql_injection_scan	SQL 注入扫描（20 个 payload，多数据库错误检测）
security_xss_scan	XSS 漏洞扫描（26 个 payload，未转义检测）
security_owasp_top10	OWASP Top 10 快速检查（A1-A10 全覆盖）
api_probe	API 端点探测（多 HTTP 方法 + CORS 分析）

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🔬 证据链概念

证据链是 ValidPilot Verify 的核心概念：

1. 每步操作自动截图：时间戳 + 操作类型 + 结果状态
2. 错误自动诊断：错误类型 + 根因分析 + 置信度评分
3. 修复建议生成：基于规则的修复建议 + 验证闭环
4. 报告自动生成：Markdown 报告 + 截图引用 + 诊断结果

示例证据链报告：

# 验证报告 - 登录流程

## ✅ 通过的步骤

| 步骤 | 操作 | 截图 | 时间戳 |
|------|------|------|--------|
| 1 | 打开登录页 | login-page.png | 2026-06-28T10:00:00Z |
| 2 | 输入用户名 | username-filled.png | 2026-06-28T10:00:05Z |
| 3 | 点击登录 | login-clicked.png | 2026-06-28T10:00:10Z |

## ❌ 失败的步骤

| 步骤 | 操作 | 错误 | 截图 | 诊断 |
|------|------|------|------|------|
| 4 | 验证首页 | URL不匹配 | homepage.png | 置信度 85% - 登录可能失败 |

**错误类型**: 验证失败
**置信度**: 85%
**建议**: 检查登录是否成功，查看是否有错误提示。

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⚙️ 环境变量

变量	说明	默认值
MCP_MODE	MCP 运行模式（stdio/http）	stdio
MCP_HTTP_PORT	HTTP 端口	3456
VALIDPILOT_ARTIFACTS_DIR	证据存放目录	./artifacts
SCREENSHOT_QUALITY	截图质量	80

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❓ 常见问题

Q: 和 browser-mcp 有什么区别？

browser-mcp 是"手"——负责操作浏览器（打开、点击、输入）。 ai-verify-mcp 是"眼+脑"——负责验证和诊断（检查结果、留存证据、诊断错误）。

两者可以配合使用：browser-mcp 操作，ai-verify-mcp 验证。

Q: 支持哪些 AI 助手？

支持所有 MCP 协议兼容的 AI 助手：Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline 等。

Q: 证据存放在哪里？

默认存放在 ./artifacts 目录，包含截图、HAR 文件、验证报告等。

Q: 如何更新到最新版本？

详见上方 📦 更新到最新版本 章节。简要说明：

• npx 方式：将 MCP 配置中的版本号改为 @latest 或具体新版本号（如 @1.6.9），重启 IDE
• 全局安装：执行 npm install -g @validpilot/ai-verify-mcp@latest
• 查看最新版本：执行 npm view @validpilot/ai-verify-mcp version

Q: 启动失败，Error: Playwright browser failed to launch

• 原因 A: Playwright 浏览器二进制未安装
• 解决: 运行 npx playwright install chromium
• 原因 B: Linux 系统缺少系统依赖
• 解决: Debian/Ubuntu 执行 apt-get install libnspr4 libnss3 libatk1.0-0 libdrm2 libxkbcommon0 libxcomposite1 libxdamage1 libxfixes3 libxrandr2 libgbm1 libasound2

Q: MCP 连接失败，MCP error -32000: Connection closed

• 原因: node 可执行文件路径在 MCP Host 里找不到
• 解决: 在 MCP config 中使用 command: "npx" args: ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"] 而非 node .../start-http.js

Q: 端口 3456 已被占用

• 解决: 在 MCP config 中指定自定义端口: "env": { "MCP_HTTP_PORT": "3557" }

Q: 截图没生成到 ./artifacts

• 检查1: 进程对当前目录有写权限
• 检查2: 通过环境变量覆盖: "env": { "VALIDPILOT_ARTIFACTS_DIR": "C:/temp/evidence" }
• 检查3: AI 是否真的调用了 browser_screenshot 工具（在 MCP 调试模式下看 ListTools 调用日志）

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🔌 MCP Client 配置速查

所有客户端的 stdio/HTTP shape 一致，下面列出可直接复制粘贴的配置块。

在 Cursor（项目级推荐）

.cursor/mcp.json（项目根目录）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

在 Claude Desktop

编辑 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json（Windows）或 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

⚠️ Claude Desktop 只会加载用户级 config 文件，重启 Claude Desktop 才能看到新工具。

在 Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

在 Claude Code（本地安装）

项目根目录的 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
    }
  }
}

在 Cline / Continue / 其他 stdio MCP 客户端

{
  "name": "ai-verify-mcp",
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
}

在 Trae IDE

两种入口二选一，推荐项目级。

方式 A：项目级（推荐，多人共享）

在项目根目录创建 .trae/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

方式 B：用户级（全局生效）

%APPDATA%\Trae\User\mcp.json（Windows）或 ~/.config/Trae/User/mcp.json（macOS/Linux）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

💡 Trae 在 settings → MCP → "+ Add" → "Raw Config (JSON)" 按钮可直接弹出对应路径；保存后重启 Trae 会话加载新工具。

⚠️ Trae MCP 限制提醒

Trae 因模型上下文窗口有限，对 MCP 引入的两道硬性上限：

限制项	上限值	触达后果
所有 MCP Server 工具描述总字符数	≈ 8000 字符	超出后按工具粒度丢弃多余的工具描述
所有 MCP Server 工具总数	≈ 40 个工具	超出后按工具粒度丢弃装不下的工具

📌 数据来源：Trae 官方 FAQ｜MCP 工具 · 2026-02

大量堆叠 MCP 后，可能出现"list tools failed"或工具显示不全的现象——并非 ai-verify-mcp 自身问题，而是触达 Trae 上限后按工具粒度丢失描述。具体规避措施请参考 Trae 官方文档。

在 Codex CLI（OpenAI）

~/.codex/config.toml（TOML 格式，注意与 JSON 区别）：

[mcp_servers.ai-verify-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]

[mcp_servers.ai-verify-mcp.env]
MCP_HTTP_PORT = "3456"

或使用 CLI 一次性添加：

codex mcp add ai-verify-mcp -- npx -y @validpilot/ai-verify-mcp

💡 Codex CLI 默认用 stdio，HTTP 端口仅在 MCP_MODE=http 时使用；如需用 HTTP 暴露给浏览器调试，需用 start-http.js 启动后让 Codex 通过 SSE/HTTP 连接（Codex 0.40+ 支持）。

在 OpenClaw（开源 Claude Code 替代品）

~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "ai-verify-mcp": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
        "env": {
          "MCP_HTTP_PORT": "3456"
        }
      }
    }
  }
}

💡 OpenClaw 使用 mcp.servers.<name> 嵌套结构（不是 servers 后缀是另一种风格），与 Claude Code 同源协议，可平滑迁移。

在 Hermes Agent（Nous Research）

~/.hermes/config.yaml（YAML 格式，与 JSON 路径不同）：

mcp_servers:
  ai-verify-mcp:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
    env:
      MCP_HTTP_PORT: "3456"

或使用 CLI 交互式添加：

hermes mcp add ai-verify-mcp \
  --command "npx" \
  --args "-y,ai-verify-mcp"

💡 Hermes 会自动 discover 工具列表，启动后用 hermes tools list 可看到 browser_*、validation_* 等工具已注册。

在华为云 CodeArts（码云 IDE）

设置 → MCP工具 → "配置MCP" → 编辑 mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

或在 IDE 命令面板执行：

1. Ctrl+Shift+P → "CodeArts: Add MCP Server"
2. 选 stdio → 填 npx → 填 -y,ai-verify-mcp
3. 配置自动写入 mcp_settings.json

⚠️ 华为云码云建议开启 MCP 不超过 8 个，启用 3 个最佳，本工具是验证类，建议与 Playwright、Context7 等共用并设置 defer_loading 避免冲突。

在 Tencent CodeBuddy

方式 A（推荐）：~/.codebuddy/.mcp.json（推荐）

~/.codebuddy/.mcp.json（全局）或项目级 .mcp.json（项目级）：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"],
      "env": {
        "MCP_HTTP_PORT": "3456"
      }
    }
  }
}

方式 B：Settings.json 集成

设置 → "Add MCP" → 自动打开 settings.json，追加：

{
  "mcpServers": {
    "ai-verify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@validpilot/ai-verify-mcp"]
    }
  }
}

💡 CodeBuddy 支持 STDIO / SSE / HTTP 三种 transports，本节配置均用 STDIO（最常用）；如需用 HTTP 模式，把 command/args 替换为 url: "http://localhost:3456/sse" 即可。

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🎬 演示：✅ vs ❌ 对比

❌ 没有验证（普通 AI 编程）

👤 "帮我写一个登录页"
🤖 "已生成 login.html / login.js ..."
👤 "能跑吗？"
🤖 "应该没问题"
👤 "......"   ❌ 没有证据

✅ 使用 ValidPilot Verify

👤 "帮我写一个登录页，跑完之后验证一下"
🤖 "好的，我边写边验证：
    1. 打开页面 → validation_quick_run ✅
    2. 输入用户名 → screenshot 已留存
    3. 输入密码 → screenshot 已留存
    4. 点击登录 → screenshot + URL断言 ✅
    5. 验证首页 → evidence/report.md ✅
👤 *(点击 evidence/login-flow-report.md 查看截图证据)*

完整证据链文件结构：

artifacts/
├── step-1-login-page.png
├── step-2-username-typed.png
├── step-3-password-typed.png
├── step-4-login-clicked.png
├── step-5-home-verified.png
└── login-flow-report.md

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📦 发布自动化

发布到 npm 时会自动执行健康校验。

{
  "scripts": {
    "start": "node server.js",
    "http": "node start-http.js",
    "cli": "node bin/validpilot.js",
    "validate": "node bin/validpilot.js health",
    "pack:dry": "npm pack --dry-run",
    "prepublishOnly": "node bin/validpilot.js health && npm pack --dry-run"
  }
}

执行流程：

$ npm publish
> @validpilot/[email protected] prepublishOnly
> node bin/validpilot.js health && npm pack --dry-run

{ "ok": true, "name": "@validpilot/ai-verify-mcp", "version": "1.6.9", ... }
npm notice package size: 649.9 kB
npm notice total files: 220
+ @validpilot/[email protected] → 上传 npm registry

发布前可手动验证：

• npm run validate → Playwright 健康检查
• npm run pack:dry → 打包预览（不实际打包）

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🙏 致谢

感谢以下项目和技术的启发：

• Playwright 浏览器自动化引擎
• @modelcontextprotocol/sdk MCP 协议 SDK
• axe-core 无障碍检查

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💬 社区与联系

钉钉交流群

扫码加入 ai-verify-mcp 官方交流群，提问、反馈、交流最佳实践：

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联系邮箱

📧 [email protected]

• 商务合作
• 安全漏洞报告（请优先使用 SECURITY.md 流程）
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