Browserbase MCP Server

Hvad gør “Browserbase” MCP Server?

Browserbase MCP Server giver kraftfulde muligheder for cloud-baseret browserautomatisering ved hjælp af Browserbase og Stagehand. Den gør det muligt for AI-sproglige modeller at interagere med, styre og automatisere webbrowsere i et sikkert cloud-miljø. Med denne server kan LLM’er udføre handlinger som at navigere på websider, udtrække struktureret data, tage screenshots, overvåge konsollogs og køre JavaScript – alt sammen programmatisk. Dette udvider AI-assistenters evner til at håndtere webbaserede workflows, automatisere gentagne browseropgaver og udtrække eller interagere med online indhold, hvilket markant øger produktiviteten for udviklere, test og forskningsarbejde. Serveren understøtter modulær integration og er designet til at være fleksibel med understøttelse af flere LLM’er og modeller.

Liste over Prompts

Ingen information om prompt-skabeloner er angivet i repository’et.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over værktøjer

Følgende funktionaliteter beskrives som features, hvilket sandsynligvis svarer til værktøjer eksponeret af Browserbase MCP Server:

• Browserautomatisering: Giver kontrol og orkestrering af cloud-browsere til navigation og interaktion.
• Dataudtræk: Muliggør udtræk af struktureret data fra enhver webside.
• Konsolovervågning: Overvåger og analyserer browserens konsollogs til fejlfinding eller monitorering.
• Screenshots: Tager fuldsides- eller element-specifikke screenshots.
• Webinteraktion: Udfører handlinger som navigation, klik og udfyldning af formularer på websider.
• Atomare instruktioner (Stagehand MCP): Udfører præcise, højniveau-kommandoer som klik eller målrettet dataudtræk.
• Visionsupport (Stagehand MCP): Bruger annoterede screenshots til at arbejde med komplekse DOM’er.

Anvendelsesområder for denne MCP Server

• Webautomatisering & Test
  Automatisér browseropgaver for end-to-end test af webapplikationer, reducer manuel QA og øg pålideligheden.
• Dataudtræk & Web Scraping
  Udtræk struktureret data, tabeller eller indhold fra online kilder direkte ind i AI-workflows til research, analyse eller rapportering.
• UI/UX-forskning
  Tag screenshots og overvåg konsollogs for at dokumentere og analysere brugerrejser eller applikationsperformance.
• AI-drevne browsing-agenter
  Gør LLM’er i stand til at fungere som autonome browsing-agenter, der navigerer på sider, udfylder formularer og interagerer med webapplikationer på vegne af brugeren.
• Multimodel-understøttelse & integration
  Integrer forskellige LLM’er (fx GPT-4, Claude-3.7 Sonnet) for fleksibel, model-uafhængig browserautomatisering og interaktion.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at forudsætninger er installeret (fx Node.js).
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Browserbase MCP Server til mcpServers-objektet:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at tjekke at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Sørg for at have det nødvendige runtime-miljø (fx Node.js).
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Browserbase MCP Server:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Bekræft forbindelse til MCP-serveren.

Cursor

1. Bekræft at forudsætninger som Node.js er installeret.
2. Redigér Cursor-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende JSON under mcpServers:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek logs eller status for bekræftelse.

Cline

1. Sørg for, at Node.js og andre afhængigheder er til stede.
2. Find og åbn Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Browserbase MCP Server:

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

4. Gem filen og genstart Cline.
5. Sikr at MCP-serveren initialiseres uden fejl.

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler: For enhver følsom konfiguration (såsom API-nøgler), brug miljøvariabler. For eksempel:

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

Sådan bruges MCP’en i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du begynde med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og koble den til din AI-agent:

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

{
  "browserbase": {
    "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 kapaciteter. Husk at ændre “browserbase” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af ovenstående tilbyder Browserbase MCP Server stærke browserautomatiseringsfunktioner og integrationsvejledning, men mangler eksplicit prompt- og ressourcedokumentation. Dens open source-licens og aktive repository er positive.

Vores vurdering

Denne MCP-server er robust til browserautomatisering og integration, men dokumentation omkring prompts og ressource-primitiver mangler. Den er dog velvedligeholdt og støttet af et aktivt fællesskab. Score: 7/10

MCP Score