Hyperbrowser MCP Server

Hyperbrowser MCP Server

Propojte své AI agenty s externími daty, API a soubory pomocí Hyperbrowser MCP Serveru a umožněte chytřejší a kontextově vnímavější automatizaci ve FlowHunt.

Co dělá „Hyperbrowser“ MCP Server?

Hyperbrowser MCP (Model Context Protocol) Server je navržen tak, aby propojoval AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami a zjednodušoval vývojářská workflow. Jako implementace MCP serveru pro Hyperbrowser umožňuje bezproblémový přístup k databázím, souborům a externím API, díky čemuž mohou vývojáři i AI agenti získávat, spravovat a využívat reálná data ve svých aplikacích. Integrací do ekosystému Hyperbrowser umožňuje úkoly jako dotazování databází, správu souborů nebo spouštění výpočtů, čímž rozšiřuje možnosti AI nástrojů a workflow. Jeho flexibilní architektura umožňuje snadné nasazení i integraci, takže je cenným nástrojem pro každého, kdo chce stavět chytřejší a kontextově orientované AI aplikace.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou dostupné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných informacích repozitáře nejsou uvedeny žádné konkrétní zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech nebo dokumentaci repozitáře nejsou explicitně definovány žádné nástroje.

Příklady použití tohoto MCP serveru

V repozitáři nejsou popsány žádné konkrétní příklady použití.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js jako předpoklad.
  2. Vyhledejte konfigurační soubor pro Windsurf (například config.json).
  3. Přidejte Hyperbrowser MCP Server do sekce mcpServers pomocí JSON ukázky.
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte, že Hyperbrowser MCP Server běží.

Ukázka JSON konfigurace:

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

Claude

  1. Nainstalujte Node.js, pokud již není přítomen.
  2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
  3. Přidejte Hyperbrowser MCP Server ve formátu JSON.
  4. Uložte změny a restartujte Claude.
  5. Zkontrolujte logy serveru pro úspěšné připojení.

Ukázka JSON konfigurace:

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

Cursor

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
  2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
  3. Přidejte položku Hyperbrowser MCP Server podle ukázky níže.
  4. Uložte konfiguraci.
  5. Restartujte Cursor a ověřte připojení.

Ukázka JSON konfigurace:

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

Cline

  1. Ověřte, že máte ve svém systému nainstalovaný Node.js.
  2. Přistupte ke konfiguračnímu souboru Cline.
  3. Vložte Hyperbrowser MCP Server do objektu mcpServers.
  4. Uložte změny a restartujte Cline.
  5. Ujistěte se, že je MCP server přístupný.

Ukázka JSON konfigurace:

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

Zabezpečení API klíčů pomocí proměnných prostředí Pro bezpečné nakládání s API klíči použijte proměnné prostředí ve své konfiguraci.

Ukázka konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "hyperbrowser-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@hyperbrowserai/mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Poznámka: Nahraďte API_KEY skutečnou proměnnou prostředí s vaším bezpečným klíčem.

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serveru do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

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

{
  "hyperbrowser-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “hyperbrowser-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a adresu URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
Přehled
Seznam promptů
Seznam zdrojů
Seznam nástrojů
Zabezpečení API klíčůUkázka uvedena
Podpora vzorkování (méně důležité v hodnocení)

Na základě dostupných informací v repozitáři poskytuje Hyperbrowser MCP Server jasné instrukce k nastavení pro více platforem a dodržuje osvědčené postupy v konfiguraci a bezpečnosti (API klíče). Chybějící dokumentace k nástrojům, zdrojům, promptům a detailním příkladům použití však omezuje jeho okamžitou použitelnost pro nové uživatele či integrátory.


MCP skóre

Má LICENCI✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků28
Počet hvězd318

Hodnocení: 4/10 — Ačkoliv je repozitář open-source a populární, absence dokumentace k nástrojům, zdrojům, promptům i příkladům použití výrazně snižuje jeho praktickou hodnotu pro vývojáře, kteří chtějí integrovat nebo hodnotit jeho možnosti.

Často kladené otázky

Co je Hyperbrowser MCP Server?

Hyperbrowser MCP Server propojuje AI agenty s externími datovými zdroji, API a soubory. Umožňuje vašim AI workflow přístup k reálným datům, jejich zpracování, automatizaci úkolů a spouštění externích služeb přímo z FlowHunt i dalších platforem.

Jak nastavím Hyperbrowser MCP Server?

Nastavení je jednoduché: nainstalujte Node.js, přidejte konfiguraci Hyperbrowser MCP Serveru do konfiguračního souboru vaší platformy (Windsurf, Claude, Cursor, nebo Cline) a restartujte platformu. Pro každou platformu je uvedena ukázka JSON konfigurace.

Jak zabezpečím API klíče s Hyperbrowser MCP?

Použijte proměnné prostředí ve své konfiguraci pro bezpečné uložení API klíčů. Příklad: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "apiKey": "${API_KEY}" } }

Jaké jsou hlavní výhody použití Hyperbrowser MCP?

Hyperbrowser MCP umožňuje AI agentům pracovat s databázemi, soubory a API, čímž zvyšuje jejich schopnost automatizovat workflow, přistupovat k externím datům a bezpečně a efektivně pracovat s reálnými informacemi.

Jsou k dispozici zdokumentované nástroje nebo use-cases?

V současnosti v repozitáři chybí explicitní dokumentace k nástrojům, zdrojům nebo podrobným use-cases. Nicméně, uvedené návody k nastavení a integraci umožňují technickým uživatelům rychlý start.

Integrujte Hyperbrowser MCP s FlowHunt

Vylepšete své AI workflow díky bezpečnému a flexibilnímu přístupu k externím datům a API pomocí Hyperbrowser MCP Serveru.

Zjistit více

Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...

3 min čtení
AI MCP +4
Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)
Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Server ModelContextProtocol (MCP) slouží jako most mezi AI agenty a externími zdroji dat, API a službami, což umožňuje uživatelům FlowHunt vytvářet kontextově o...

3 min čtení
AI Integration +4
Integrace MCP serveru thirdweb-mcp
Integrace MCP serveru thirdweb-mcp

Integrace MCP serveru thirdweb-mcp

MCP server thirdweb-mcp propojuje AI asistenty s blockchainem a web3 zdroji, umožňuje automatizované dotazování na blockchainová data, správu chytrých kontraktů...

4 min čtení
Web3 Blockchain +4