Browserbase MCP Server

Co dělá “Browserbase” MCP Server?

Browserbase MCP Server poskytuje výkonné možnosti cloudové automatizace prohlížeče díky využití Browserbase a Stagehand. Umožňuje AI jazykovým modelům interagovat, ovládat a automatizovat webové prohlížeče v bezpečném cloudovém prostředí. S tímto serverem mohou LLM provádět akce jako navigace na webových stránkách, extrakce strukturovaných dat, pořizování screenshotů, sledování konzolových logů a spouštění JavaScriptu — vše programově. Tím rozšiřuje schopnosti AI asistentů zvládat webové workflow, automatizovat opakující se úlohy v prohlížeči a extrahovat či interagovat s online obsahem, což výrazně zvyšuje produktivitu vývoje, testování i výzkumných workflow. Server podporuje modulární integraci a je navržen flexibilně, s podporou vícero LLM a modelů.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V poskytnuté dokumentaci ani v repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

Následující schopnosti jsou popsány jako funkce, které pravděpodobně odpovídají nástrojům zpřístupněným Browserbase MCP Serverem:

• Automatizace prohlížeče: Ovládání a orchestraci cloudových prohlížečů pro navigaci a interakci.
• Extrakce dat: Umožňuje extrakci strukturovaných dat z libovolné webové stránky.
• Monitorování konzole: Sledování a analýza konzolových logů prohlížeče pro debugging či monitoring.
• Snímky obrazovky: Pořizování celostránkových nebo cílených screenshotů prvků.
• Webová interakce: Provádění akcí jako navigace, klikání a vyplňování formulářů na stránkách.
• Atomické instrukce (Stagehand MCP): Provádění přesných, vysoce úrovňových příkazů, jako jsou kliknutí nebo cílená extrakce dat.
• Vision podpora (Stagehand MCP): Práce s anotovanými screenshoty pro komplexní DOM struktury.

Použití tohoto MCP Serveru

• Webová automatizace & testování
  Automatizujte úlohy v prohlížeči pro end-to-end testování webových aplikací, snižte manuální QA a zvyšte spolehlivost.
• Extrakce dat & web scraping
  Získávejte strukturovaná data, tabulky či obsah z online zdrojů přímo do AI workflow pro výzkum, analýzu či reporting.
• UI/UX výzkum
  Pořizujte screenshoty a sledujte konzolové logy pro dokumentaci a analýzu uživatelských cest či výkonnosti aplikace.
• AI pohánění prohlížecí agenti
  Umožněte LLM fungovat jako autonomní agenti, kteří navigují stránky, vyplňují formuláře a interagují s webovými aplikacemi jménem uživatele.
• Podpora více modelů & integrace
  Integrujte různé LLM (např. GPT-4, Claude-3.7 Sonnet) pro flexibilní, modelově nezávislou automatizaci a interakci v prohlížeči.

Jak ho nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány potřebné závislosti (např. Node.js).
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Browserbase MCP Server do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení tím, že zkontrolujete, že server běží a je přístupný.

Claude

1. Ujistěte se, že máte potřebné runtime prostředí (např. Node.js).
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte položku Browserbase MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte připojení k MCP serveru.

Cursor

1. Ověřte, že jsou nainstalované závislosti jako Node.js.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte následující JSON úsek pod mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte logy nebo status pro potvrzení.

Cline

1. Ujistěte se, že jsou přítomny Node.js a další závislosti.
2. Najděte a otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte Browserbase MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "browserbase": {
         "command": "npx",
         "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Ověřte, že MCP server se inicializuje bez chyb.

Zabezpečení API klíčů pomocí environmentálních proměnných: Pro jakoukoli citlivou konfiguraci (např. API klíče) používejte environmentální proměnné. Například:

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "command": "npx",
      "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"],
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "${BROWSERBASE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${BROWSERBASE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP používat uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho toku a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "browserbase": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci má AI agent možnost využít tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte “browserbase” změnit na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou svého MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného Browserbase MCP Server nabízí silné funkce automatizace prohlížeče a návod na integraci, ale chybí mu explicitní dokumentace promptů a zdrojů. Jeho open-source licence a aktivní repozitář jsou pozitivy.

Náš názor

Tento MCP server je robustní v automatizaci prohlížeče a integraci, ale postrádá dokumentaci týkající se promptů a zdrojových primitiv. Přesto je dobře udržovaný a podporovaný aktivní komunitou. Hodnocení: 7/10

MCP skóre