browser-use MCP Server

Hvad gør “browser-use” MCP Server?

browser-use MCP (Model Context Protocol) Server gør det muligt for AI-agenter at styre webbrowsere programmatisk ved hjælp af browser-use-biblioteket. Denne server fungerer som bro mellem AI-assistenter og webbrowsere, hvilket tillader automatiseret browsing, webdataudtræk og interaktion med hjemmesider direkte fra udviklingsmiljøer som Cursor. Ved at eksponere browserautomatiseringsfunktioner for AI-agenter, effektiviseres arbejdsgange som websøgning, indholdsscraping, formularudfyldelse og navigation på hjemmesider – alt under programmatisk kontrol. Dette forbedrer udviklingen ved at automatisere gentagne webopgaver og levere realtids webkontekst til AI-assistenter.

Liste over Prompts

Der er ingen prompt-skabeloner nævnt eller dokumenteret i arkivet.

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte ressourcer dokumenteret eller opført i arkivet.

Liste over Værktøjer

Værktøjer er ikke eksplicit dokumenteret i root eller hoved-README, og server.py er ikke direkte eksponeret i strukturen. Ingen detaljeret værktøjsliste er tilgængelig fra offentlig dokumentation.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret Web Browsing: Gør det muligt for AI-agenter at åbne hjemmesider, følge links og interagere med sideelementer til research eller informationsindsamling.
• Webdataudtræk: Skrab automatisk tekst, tabeller og andet indhold fra websider for at levere kontekst eller data til videre behandling.
• Formularinteraktion og Indsendelse: Udfyld og indsend formularer programmatisk (fx login, søgning) som en del af automatiserede arbejdsgange.
• Testautomatisering: Brug AI-agenter til at udføre browserbaserede tests af webapplikationer og sikre, at UI-flows fungerer som forventet.
• Live Webkontekst for AI: Giv AI-assistenter mulighed for at hente realtidsinformation (fx seneste nyheder, aktiekurser) ved at browse nettet on-demand.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og det nødvendige miljø til Windsurf.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil (fx windsurf.config.json).
3. Tilføj browser-use MCP Server til sektionen mcpServers:

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

4. Gem filen og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at kontrollere MCP-serveren i Windsurf-grænsefladen.

Claude

1. Sørg for, at Claude understøtter eksterne MCP-servere, og at du har Node.js installeret.
2. Redigér Claude-konfigurationsfilen for at tilføje MCP-serveren:

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

3. Gem, genstart Claude, og bekræft integrationen ved at køre en testhandling.

Cursor

1. Bekræft forudsætninger: uv, Playwright.
2. Åbn Cursors konfiguration (fx .cursor/config.json).
3. Tilføj MCP-serveren:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Test ved at udløse en browserautomatiseringshandling fra Cursor.

Cline

1. Sørg for, at Cline er installeret og konfigureret til MCP-servere.
2. Redigér Clines konfiguration for at registrere MCP-serveren:

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

3. Gem og genstart Cline.
4. Bekræft, at MCP-serveren kører ved at liste aktive MCP-servere i Cline.

Sikring af API-nøgler

• Brug miljøvariabler til at lagre følsomme data, såsom API-nøgler.
• Eksempel på konfiguration:

  {
    "mcpServers": {
      "browser-use": {
        "command": "npx",
        "args": ["@browser-use/mcp-server@latest"],
        "env": {
          "API_KEY": "${API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "api_key": "${API_KEY}"
        }
      }
    }
  }
  

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "browser-use": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “browser-use” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem de to tabeller:
Denne MCP-server leverer det væsentlige for browserautomatisering i en AI-kontekst og er velvedligeholdt, men mangler dybdegående dokumentation om tilgængelige prompts, ressourcer og værktøjer. Til kernebrug (browserkontrol) er den meget værdifuld, men dokumentationsfuldstændigheden trækker ned.

MCP Score

Samlet vurdering:
6/10 (fremragende til kerne-browserautomatisering, men dokumentation om avancerede MCP-koncepter og værktøjer mangler; ville være højere med flere eksponerede implementeringsdetaljer).