Accessibility Scanner MCP
集成Playwright与Axe-core的网页可访问性自动化扫描工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Accessibility Scanner MCP。 它的用途是：集成Playwright与Axe-core的网页可访问性自动化扫描工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/accessibility-scanner-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请帮我扫描登录流程的可访问性问题。” 它会引导你配置工具，并运行一段Playwright脚本，该脚本模拟用户登录操作，并在登录页面、提交表单后以及登录成功后的页面等多个关键节点自动运行Axe-core扫描，最终生成一份汇总报告，列出所有发现的可访问性违规及其具体位置和修复指南。
介绍
本工具旨在解决网页开发中可访问性（a11y）测试自动化程度低、依赖人工检查效率不高的问题。它通过集成Playwright自动化框架与Axe-core可访问性测试引擎，允许用户在自动化测试流程中无缝加入可访问性扫描，自动检测并报告网页中违反WCAG等标准的潜在问题。
使用方式非常直接：开发者只需在已有的Playwright测试脚本中引入该工具，即可在模拟用户交互（如点击、导航）的同时，对页面状态进行可访问性审计。工具会生成详细的违规报告，指出问题元素、违反的规则及修复建议，便于快速定位。
它特别适合前端开发、测试工程师以及负责产品质量保障的全栈开发人员。对于需要确保产品符合无障碍法规（如ADA、Section 508）或致力于提升产品包容性的团队而言，这是一个高效的自动化解决方案。
建议将此工具集成到CI/CD流水线中，作为代码合并前的质量门禁。但需注意，自动化扫描主要覆盖技术性合规问题（如ARIA属性、颜色对比度、键盘导航），对于更复杂的情景语义（如图表信息是否被等效描述）仍需结合人工测试与用户测试进行综合评估。
核心特点
与单纯使用Axe-core的CLI工具或浏览器插件相比，本工具深度集成Playwright，可在复杂的多步骤交互流程（如登录、表单提交、动态内容加载）的任意节点触发扫描，实现基于真实用户操作路径的可访问性测试，而非仅对静态页面进行一次性检查。
注意事项
不适合用于评估需要人类主观判断的复杂语义可访问性，或对非Web界面（如桌面应用、移动原生应用）进行测试。
常见问题
这个工具能检测哪些可访问性问题？
基于Axe-core引擎，可检测WCAG 2.1/2.2 A级和AA级的大部分问题，如颜色对比度、键盘导航、ARIA属性、语义化标签等。
需要已经熟悉Playwright才能使用吗？
是的，最佳使用场景是在已有的Playwright测试项目中集成，因此需要具备基础的Playwright脚本编写能力。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/accessibility-scanner-mcp/raw/index.md 读取 Accessibility Scanner MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/accessibility-scanner-mcp/raw/index.md（查看排版版本）