local-ai-setup

+ 大模型 + LibreChat + Playwright MCP 本项目演示了如何使用 **LibreChat**大模型**、**Playwright MCP** 运行一个完全本地的 AI 驱动的浏览器自动化助手。 AI 代理可以理解自然语言指令，启动浏览器，使用 Playwright 执行操作，并总结结果。 --- # 架构 ``` 用户 │ ▼ LibreChat │ ▼ 大模型 (Ollama) │ ▼ Playwright MCP 服务器 │ ▼ Chrome 浏览器 ``` --- # 前置条件 ## 硬件 * 16 GB RAM 或更高 * SSD 硬盘，20 GB 空闲空间 * GPU 推荐（可选） ## 软件 * Docker Desktop * Git * Node.js 20+ * Ollama --- # 技术栈 * Docker * LibreChat Ollama * 大模型 * Playwright MCP * Chrome 浏览器 --- # 步骤 1 – 安装 Ollama 从以下地址安装 Ollama： https://ollama.com 或使用 brewbash brew install ollama ``` 验证安装： ```bash --version ``` --- # 步骤 2 – 下载模型 拉取大模型 ```bash ollama pull qwen3:8b ``` 验证： ```bash ollama list ``` --- 步骤 3 – 启动 Ollama ```bash ollama serve ``` 默认端点： ``` http://localhost:11434 ``` 步骤 4 – 克隆 LibreChat ```bash git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git cd LibreChat ``` --- # 步骤 5 – 配置 LibreChat 创建或编辑： ``` librechat.yaml ``` 示例 MCP 配置： ```yaml mcpServers: playwright: type: sse url: http://host.docker.internal:8931/sse timeout: 120000 mcpSettings: allowedDomains: - 'host.docker.internal:8931' - 'localhost:8931' ``` 示例 Ollama 配置： ```yaml - name: "Ollama" apiKey: "ollama" baseURL: "http://host.docker.internal:11434/v1" models: default: - "qwen3:8b" fetch: true titleConvo: true titleModel: "current_model" summarize: false summaryModel: "current_model" modelDisplayLabel: "Ollama" ``` 要验证 Ollama 配置的连接，请在终端中运行以下命令： `docker exec -it LibreChat curl http://host.docker.internal:11434/api/tags` 查看我的账户中更新的项目 [mfaisalkhatri/LibreChat](https://github.com/mfaisalkhatri/LibreChat) --- # 步骤 6 – 在 LibreChat 中配置 Ollama 示例端点 ``` http://host.docker.internal:11434 ``` 提供商：Ollama * 模型：qwen3:8b --- # 步骤 7 – 启动 Playwright MCP 打开另一个终端。 ```bash npx @playwright/mcp@latest \ --host 0.0.0.0 \ --allowed-hosts "*" \ --port 8931 \ ``` 服务器启动于 ``` http://localhost:8931 ``` --- # 步骤 8 – 安装 Chrome ```bash playwright install chrome ``` --- # 步骤 9 – 启动 ```bash docker compose up -d ``` 打开 localhost:3080 ``` 创建您的账户。 --- #Chat 创建 AI 代理 - 将大模型添加到代理 # 推荐的代理设置 | 设置 | 推荐值 | | ----------------- | ----------------- | | 温度 | 0. | | Top P | 0.9 | | 频率惩罚 | 0 | | 存在惩罚 | 0 | | 推理努力 | 中等 | | 推理总结 | 自动 | - 将 Playwright MCP 服务器添加到代理 - 从 `AI-Instructions.txt` 添加指令 --- # 示例提示 打开 https://playwright.dev 并点击 **Get Started**。 --- 导航到 GitHub 并搜索 Playwright。 --- 打开 Google 并搜索 "Playwright MCP"。 --- 导航到 https://parabank.parasoft.com/parabank/index.htm 定位 "用户名" 字段使用 "name=username" 在 "用户名" 字段中输入 "john"。 定位 "密码" 字段使用 "name=password" 在 "密码" 字段中输入 "demo"。 定位 "登录" 按钮使用 "input[type="submit"] 点击 "登录按钮 验证是否显示 "账户概览" 页面 --- # 执行流程 ``` 用户提示 │ ▼ Libre │ ▼ 大模型 │ ▼wright MCP │ ▼ Chrome │ ▼ 浏览器操作 │ ▼ 执行结果 │ ▼ AI 总结 ``` --- # 故障排除 ## MCP 连接关闭 验证 MCP 服务器是否正在运行。 ```bash npx @playwright/mcp@latest \ --host 0.0.0.0 \ --allowed-hosts "*" \ --port 8931 \ ``` --- ## Chrome 未找到 安装 Chrome ```bash npx playwright install chrome ``` --- ## Ollama 未检测到 确保 Ollama 正在运行。 ```bash ollama serve ``` 验证： ``` http://localhost:11434 ``` --- ## LibreChat 无法访问 MCP 如果 LibreChat 在 Docker 中运行，请使用： ``` host.docker.internal ``` 代替 ``` localhost ``` --- ## 模型出现幻觉 将温度降低至： ``` 0.2 ``` 为 AI 代理使用更严格的指令。 --- # 有用的命令 启动 Ollama ```bash ollama serve ``` 列出模型 ```bash ollama list ``` 下载模型 ```bash ollama pull qwen3:8b ``` 运行模型 ```bash ollama run qwen3:8b ``` wright MCP ```bash npx @playwright/mlatest \ --host 0.0.0.0 \ --allowed-hosts "*" \ --port 8931 \ ``` 安装 Chrome ```bash npx playwright install chrome ``` 启动 LibreChat ```bash docker compose up -d ``` 查看 Docker 中的 LibreChat 日志 ```bash docker logs Librechat -``` 停止 LibreChat ```bash docker compose down ```