
browser-use MCP Server
browser-use MCP Server gør det muligt for AI-agenter at styre webbrowsere programmatisk ved hjælp af browser-use-biblioteket. Det muliggør automatiseret browsin...
Browserbase MCP Server lader dine FlowHunt AI-agenter automatisere browsere i skyen, udtrække data, udføre webhandlinger og overvåge sider sikkert – alt sammen via et standardiseret MCP-interface.
Browserbase MCP Server gør det muligt for AI-assistenter baseret på sproglige modeller at styre og automatisere browsere i skyen ved at bruge Browserbase og Stagehand. Ved at udnytte Model Context Protocol (MCP) kan denne server lade LLM’er interagere med websider, udføre browserautomatiseringsopgaver, udtrække data, tage skærmbilleder, overvåge konsollogs og køre JavaScript – alt sammen i et sikkert, cloud-baseret miljø. Denne stærke funktionalitet forbedrer udviklingsworkflows ved at muliggøre sømløs automatisering af webbaserede opgaver, integration med eksterne webtjenester og standardiseret orkestrering af browserbaserede workflows i AI-drevne applikationer.
Ingen information om prompt-skabeloner er tilgængelig i de tilgængelige filer eller dokumentation.
Ingen eksplicit liste over MCP-ressourcer er tilgængelig i de tilgængelige filer eller dokumentation.
Ingen direkte liste over værktøjer (fx fra server.py eller lignende) findes i README eller det synlige repository.
.windsurfrc
).mcpServers
-objektet:{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"command": "npx",
"args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"env": {
"BROWSERBASE_API_KEY": "din-api-nøgle"
},
"inputs": {
"projectId": "dit-projekt-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"command": "npx",
"args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"command": "npx",
"args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"command": "npx",
"args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
}
}
}
Bemærk: Gem altid API-nøgler og følsomme data som miljøvariabler som vist i Windsurf-eksemplet ovenfor.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, 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-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 muligheder. Husk at ændre “browserbase” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Browserbase lader LLM’er styre en browser. |
Liste over prompts | ⛔ | Ikke fundet i dokumentation eller repo. |
Liste over ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer angivet. |
Liste over værktøjer | ⛔ | Ikke direkte angivet i docs eller kode-root. |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel med miljøvariabel angivet. |
Sampling support (mindre vigtigt) | ⛔ | Ikke dokumenteret. |
Baseret på ovenstående leverer Browserbase MCP Server et robust og populært backend til browserautomatisering for LLM’er, men mangler detaljeret dokumentation for prompts, ressourcer og værktøjer i det offentlige readme eller kode-root.
Denne MCP-server er meget populær, aktivt vedligeholdt og dækker et værdifuldt AI-automatiseringsbehov. Dog begrænser manglen på detaljeret, struktureret dokumentation for prompts, værktøjer og ressourcer dens umiddelbare tilgængelighed og udvidelsesmuligheder for nye udviklere. Samlet set er det en solid, produktionsklar backbone, men kunne forbedres med mere omfattende dokumentation.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ (ikke eksplicit angivet) |
Antal forks | 195 |
Antal stjerner | 1.9k |
Browserbase MCP Server lader FlowHunt og andre AI-agenter styre og automatisere browsere i skyen. Den muliggør handlinger som webnavigation, dataudtræk, skærmbilledeoptagelse og JavaScript-udførelse – alt sammen via et sikkert Model Context Protocol (MCP)-interface.
Browserbase MCP er ideel til automatiseret webtest, datascraping, formularudfyldning, UI-skærmbilledeoptagelse, konsollogovervågning og orkestrering af komplekse browser-workflows—alt sammen drevet af AI-agenter.
Sæt altid API-nøgler som miljøvariabler i dine konfigurationsfiler, ikke direkte i koden. Se Windsurf-eksemplet ovenfor for en sikker opsætning med 'env'-feltet.
Der er ingen eksplicit liste over værktøjer eller prompt-skabeloner i den offentlige dokumentation eller repository. Serveren tilbyder browserautomatiseringsmuligheder gennem sit MCP-interface.
Tilføj en MCP-komponent til dit flow, åbn dens konfiguration og indsæt dine Browserbase MCP-serverdetaljer i JSON-formatet. Efter opsætning vil din AI-agent kunne bruge alle browserautomatiseringsfunktioner, som serveren tilbyder.
Boost dine AI-agenter med browserautomatisering, dataudtræk, konsolovervågning og meget mere—direkte fra FlowHunt. Oplev problemfri webautomatisering i dag.
browser-use MCP Server gør det muligt for AI-agenter at styre webbrowsere programmatisk ved hjælp af browser-use-biblioteket. Det muliggør automatiseret browsin...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Browserbase MCP Server muliggør sikker, cloud-baseret browserautomatisering for AI og LLM’er, så du kan udføre kraftfuld webinteraktion, dataudtræk, UI-test og ...