Browserbase MCP Server

Co dělá “Browserbase” MCP Server?

Browserbase MCP Server umožňuje AI asistentům na bázi jazykových modelů ovládat a automatizovat prohlížeče v cloudu pomocí Browserbase a Stagehand. Díky využití Model Context Protocol (MCP) tento server umožňuje LLM interagovat s webovými stránkami, provádět úlohy prohlížečové automatizace, extrahovat data, pořizovat snímky obrazovky, monitorovat konzolové logy a spouštět JavaScript – to vše v bezpečném cloudovém prostředí. Tato silná schopnost zvyšuje efektivitu vývoje umožněním plynulé automatizace webových úloh, integrace s externími webovými službami a standardizované orchestraci prohlížečových workflowů v AI aplikacích.

Seznam promptů

V dostupných souborech nebo dokumentaci nejsou uvedeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech nebo dokumentaci není uveden žádný explicitní seznam MCP zdrojů.

Seznam nástrojů

V README ani ve struktuře repozitáře není přímo k dispozici žádný seznam nástrojů (např. ze server.py nebo podobných souborů).

Případy použití tohoto MCP serveru

• Automatizace prohlížeče: Orchestrace a řízení cloudových prohlížečů pro automatizované testování, scraping nebo opakované webové akce.
• Extrakce dat: Extrahujte strukturovaná data z libovolné webové stránky, což je užitečné pro průzkum trhu, monitoring cen nebo agregaci obsahu.
• Monitoring konzole: Sledujte a analyzujte konzolové logy prohlížeče pro ladění či sledování stavu webové aplikace.
• Pořizování snímků obrazovky: Automatizujte snímky celé stránky i konkrétních prvků pro regresní testování UI, dokumentaci nebo monitoring.
• Webová interakce: Navigujte po stránkách, klikejte na tlačítka a automaticky vyplňujte formuláře — zvyšuje možnosti workflow automatizace a schopnosti AI asistenta.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované předpoklady jako Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (např. .windsurfrc).
3. Přidejte Browserbase MCP Server do objektu mcpServers:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že se MCP Server objeví v rozhraní Windsurf.

Zabezpečení API klíčů (Příklad)

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "váš-api-klíč"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "váš-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Pokud je potřeba, nainstalujte Node.js.
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte následující úryvek pro zapojení Browserbase MCP:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Zkontrolujte, že Browserbase MCP je uveden mezi dostupnými servery.

Cursor

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Otevřete nastavení konfigurace Cursor.
3. Přidejte Browserbase MCP pomocí:

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

4. Restartujte Cursor.
5. Ověřte, že server je funkční v UI Cursor.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a další potřebné závislosti.
2. Upravte konfiguraci Cline a přidejte Browserbase MCP:

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

3. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
4. Ověřte úspěšnou integraci.

Poznámka: API klíče a citlivá data vždy ukládejte jako proměnné prostředí, jak je ukázáno ve výše uvedeném příkladu pro Windsurf.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt přidejte do svého flow MCP komponentu a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po dokončení konfigurace může nyní AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “browserbase” na název svého MCP serveru a nahradit URL adresou svého vlastního MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného Browserbase MCP Server poskytuje robustní a populární backend pro automatizaci prohlížeče pro LLM, ale v jeho veřejném readme ani v kořenu kódu chybí podrobná dokumentace promptů, zdrojů a nástrojů.

Náš názor

Tento MCP server je velmi populární, aktivně vyvíjený a pokrývá hodnotný případ použití AI automatizace. Nedostatek detailní, strukturované dokumentace pro prompt, nástroje a zdroje však omezuje jeho okamžitou přístupnost a rozšiřitelnost pro nové vývojáře. Celkově jde o solidní, produkčně nasaditelný základ, který by však mohl být vylepšen komplexnější dokumentací.

MCP skóre