快速体验
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开发一个MCP服务监控原型，功能包括：1)定时巡检核心API可用性 2)关键业务流程自动化验证 3)可视化仪表盘 4)异常报警(邮件/钉钉) 5)历史数据存储。使用Playwright+Node.js实现，要求1小时内可部署运行。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个服务监控系统的原型验证，需要快速搭建一个能定时检查API状态、模拟用户操作流程的轻量级方案。经过实践发现，用Playwright配合Node.js能在很短时间内搭建出可用的监控系统，特别适合需要快速验证的场景。这里分享下我的实现思路和关键步骤。
整体架构设计这个MCP监控系统主要包含五个核心模块：定时任务调度、页面自动化测试、API健康检查、报警通知和历史数据存储。选择Playwright是因为它支持多浏览器无头模式，能完美模拟用户操作，而且Node.js生态有丰富的工具库支持。
环境准备与初始化在InsCode(快马)平台新建Node.js项目特别方便，不需要本地配置环境。平台已经预置了常用依赖，直接创建项目就能开始编码。我首先安装了playwright、node-schedule等核心依赖。
定时任务实现使用node-schedule库设置定时任务，可以灵活配置cron表达式。我设置了每5分钟执行一次检查任务，这个频率对监控系统来说比较合理，既不会给服务端造成压力，又能及时发现问题。
API健康检查模块通过Playwright发送HTTP请求来测试API端点，检查响应状态码和关键字段。这里要注意处理超时情况，我设置了3秒超时，超过这个时间就认为服务不可用。同时会记录响应时间，用于后续的性能分析。
业务流程自动化测试这部分是最能体现Playwright价值的。我编写了模拟用户登录、填写表单、提交订单等完整业务流程的脚本。Playwright的自动等待机制特别好用，不需要手动设置sleep，脚本执行效率很高。
报警系统集成当检测到异常时，系统会通过邮件和钉钉机器人发送报警。我使用了nodemailer发送邮件，钉钉机器人则直接调用Webhook接口。报警信息包含了详细的错误描述和截图，方便快速定位问题。
数据存储与可视化监控数据存储在SQLite中，包括每次检查的时间戳、服务状态、响应时间等。用ECharts生成了简单的仪表盘，展示服务可用率和响应时间趋势。虽然是个原型系统，但这些数据对分析服务稳定性很有帮助。
部署与运行在InsCode(快马)平台上部署特别简单，点击一键部署按钮就能把整个监控系统跑起来。平台自动处理了服务保活和日志收集，省去了很多运维工作。
整个开发过程大概用了45分钟，比预想的要快。Playwright的API设计很直观，配合Node.js的异步特性，代码写起来很流畅。这个原型虽然简单，但已经具备了监控系统的核心功能，后续可以很方便地扩展更多检查项和报警方式。
如果你也需要快速搭建服务监控系统，强烈推荐试试InsCode(快马)平台的在线开发环境。不需要配置本地Node环境，内置的Playwright支持开箱即用，一键部署功能让原型验证变得特别高效。我实际体验下来，从零开始到系统运行真的可以在1小时内完成，对快速验证想法特别有帮助。
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开发一个MCP服务监控原型，功能包括：1)定时巡检核心API可用性 2)关键业务流程自动化验证 3)可视化仪表盘 4)异常报警(邮件/钉钉) 5)历史数据存储。使用Playwright+Node.js实现，要求1小时内可部署运行。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
