LangChain での reCAPTCHA の解決方法

# コアエンジン（必須の依存関係）
pip install git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-core.git

# LangChainサポート付きエージェントツール
pip install "capsolver-agent[langchain] @ git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-agent.git"

# LangChainランタイム
pip install langchain-openai langgraph

export CAPSOLVER_API_KEY="your-capsolver-api-key"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

<!-- 可視reCAPTCHA v2（チェックボックス） -->
<div class="g-recaptcha" data-sitekey="6LeIxAcTAAAAAJcZVRqyHh71UMIEGNQ_MXjiZKhI"></div>

<!-- 非表示reCAPTCHA v2 -->
<div class="g-recaptcha" data-sitekey="6LeIxAcT..." data-size="invisible"></div>

from capsolver_core import create_capsolver
from playwright.async_api import async_playwright

async def detect_recaptcha(url: str):
    cap = create_capsolver(api_key="YOUR_API_KEY")
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch()
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(url)
        
        # ページ上のすべてのCAPTCHAsを自動検出
        infos = await cap.get_captcha_info(page)
        for info in infos:
            print(f"Type: {info.type}, Key: {info.website_key}")
        
        await browser.close()
    await cap.aclose()

import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from capsolver_agent.langchain import get_langchain_tools

async def solve_recaptcha_with_agent():
    # CapSolver LangChainツールを取得
    tools = get_langchain_tools(api_key="YOUR_CAPSOLVER_API_KEY")
    
    # ReActエージェントを作成
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
    agent = create_react_agent(llm, tools=tools)
    
    # エージェントにreCAPTCHAを解決するよう依頼
    result = await agent.ainvoke({
        "messages": [("user", 
            "https://example.com/loginでreCAPTCHA v2を解決してください。"
            "サイトキーは6LeIxAcTAAAAAJcZVRqyHh71UMIEGNQ_MXjiZKhIです。"
            "フォームを送信できるトークンを返してください。"
        )]
    })
    
    print(result["messages"][-1].content)

asyncio.run(solve_recaptcha_with_agent())

from capsolver_agent.schema import create_executor

async def solve_recaptcha_direct():
    executor = create_executor(api_key="YOUR_CAPSOLVER_API_KEY")
    
    result = await executor.execute("solve_captcha", {
        "captcha_type": "reCaptchaV2",
        "website_url": "https://example.com/login",
        "website_key": "6LeIxAcTAAAAAJcZVRqyHh71UMIEGNQ_MXjiZKhI"
    })
    
    if result["success"]:
        token = result["solution"]["token"]
        print(f"reCAPTCHAが解決しました！トークン: {token[:60]}...")
        # フォームPOSTでこのトークンを'g-recaptcha-response'として送信
        return token
    else:
        print(f"失敗: {result['error']}")
        return None

# 非表示reCAPTCHA v2 — 同じAPIコール
result = await executor.execute("solve_captcha", {
    "captcha_type": "reCaptchaV2",
    "website_url": "https://example.com/checkout",
    "website_key": "6Ld_SITE_KEY_HERE"
    # 他のフラグは必要ありません — CapSolverは自動的に非表示を処理します
})

# 解決後のPlaywright/ブラウザコンテキストで
await page.evaluate(f"""() => {{
    document.getElementById('g-recaptcha-response').innerHTML = '{token}';
    // バインドされたコールバックをトリガー
    if (typeof ___grecaptcha_cfg !== 'undefined') {{
        const clients = ___grecaptcha_cfg.clients;
        for (const key in clients) {{
            const client = clients[key];
            // コールバックを検索して呼び出す
            if (client && client.L && client.L.L && client.L.L.callback) {{
                client.L.L.callback('{token}');
            }}
        }}
    }}
}}""")

import asyncio
from capsolver_core import create_capsolver
from playwright.async_api import async_playwright

async def auto_solve_recaptcha(target_url: str):
    """任意のページでreCAPTCHAを自動検出および解決します。"""
    cap = create_capsolver(api_key="YOUR_CAPSOLVER_API_KEY")
    
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto(target_url)
        await page.wait_for_load_state("networkidle")
        
        # 1つの呼び出しだけですべてを処理: 検出 → 解決 → 埋め込み
        results = await cap.solve_on_page(page)
        
        for r in results:
            if r.solution:
                print(f"解決済み {r.info.type}: token={r.solution.token[:50]}...")
                print(f"トークンがページに埋め込まれました: {r.filled}")
            else:
                print(f"{r.info.type}の解決に失敗しました: {r.error}")
        
        # 解決後、ページは準備完了です — フォームを送信
        submit_button = page.locator('button[type="submit"]')
        if await submit_button.count() > 0:
            await submit_button.click()
            await page.wait_for_navigation()
            print(f"フォームが送信されました。現在のURL: {page.url}")
        
        await browser.close()
    await cap.aclose()

asyncio.run(auto_solve_recaptcha("https://example.com/login"))

import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from capsolver_agent.langchain import get_langchain_tools

async def production_agent():
    capsolver_tools = get_langchain_tools(api_key="YOUR_CAPSOLVER_API_KEY")
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
    agent = create_react_agent(llm, tools=capsolver_tools)
    
    # reCAPTCHA解決を必要とするマルチステップタスク
    result = await agent.ainvoke({
        "messages": [("user",
            "保護されたリソースにアクセスする必要があります。"
            "まず、https://example.com/gateのreCAPTCHA v2を解決してください（サイトキー: 6LeIxAcTAAAAAJcZVRqyHh71UMIEGNQ_MXjiZKhI）,"
            "その後、私のリクエストを進めるためにトークンを教えてください。"
        )]
    })
    
    return result["messages"][-1].content

asyncio.run(production_agent())