
Browser-Use MCP向けAIエージェント
AIエージェントをbrowser-use-mcp-serverとシームレスに統合し、高度な自動化によるウェブブラウザーの制御を実現します。ブラウザーベースのアクション、リアルタイムVNCストリーミング、デュアルプロトコル(SSEとstdio)対応により究極の柔軟性を提供。セキュアでスケーラブル、オープンソースなブラウザー自動化でAI駆動のブラウジングワークフローを加速します。

AIエージェント向け高度なブラウザー自動化
browser-use-mcp-serverを活用し、AIエージェントによる精密なブラウザー操作を実現します。最新のブラウザーテストや自動化技術を活用し、ナビゲーション・インタラクション・データ抽出をリアルタイムで自動化。繰り返しのウェブ作業を効率化し、手動介入を最小限に抑えます。
- ブラウザー自動化.
- AIによるブラウザー制御で、ナビゲーション・クリック・データ抽出を自動化します。
- オープンソース技術.
- Playwrightなど堅牢なオープンソースツールを基盤とし、信頼性と拡張性を実現。
- セキュアな隔離実行.
- 自動化セッションを隔離環境やコンテナ内で安全に実行します。
- 簡単統合.
- AIエージェントや開発ツールと容易に統合し、シームレスなワークフロー自動化を実現。

柔軟なデュアルプロトコル対応
通信にはSSEまたはstdioプロトコルから選択でき、インフラやスケーラビリティ要件に柔軟対応。browser-use-mcp-serverをHTTP(SSE)経由のマイクロサービスやローカル(stdio)ツールとして統合し、クラウド・オンプレミスどちらの運用にも適応できます。
- SSE & Stdioモード.
- HTTP SSEによるリモート制御や、stdioによるローカルCLI統合でサーバーと通信可能。
- クライアント設定の柔軟性.
- プロトコルや環境に応じて簡単にクライアントを設定できます。
- 柔軟な導入形態.
- スタンドアロン・Docker・ローカル開発ワークフローへの組み込みなど多様な運用に対応。

リアルタイムVNCストリーミング&非同期タスク
内蔵VNCストリーミングにより、ブラウザー自動化をリアルタイムで監視可能。AIエージェントによるブラウザー操作の実行状況を確認し、ワークフローのデバッグや完全な透明性を担保します。非同期タスク実行で効率的かつノンブロッキングな大規模自動化を実現。
- VNCストリーミング.
- デバッグや監視・透明性のため、ブラウザー自動化をライブで確認できます。
- 非同期タスク処理.
- ブラウザー操作を非同期で実行し、スループットとレスポンスを向上。
AIブラウザー自動化を強化
browser-use-mcp-serverを活用し、AIエージェントによるウェブブラウザーの制御と自動化が簡単に実現。リアルタイムVNCストリーミング、非同期ブラウザータスク、マルチサーバー管理もDockerやローカル環境で手軽に体験できます。
Browser MCPとは
Browser MCPは、AIエージェントやアプリケーションがウェブブラウザーを制御・自動化できるプラットフォームです。シームレスな統合を前提に設計されており、AIとブラウザーベースのタスクの架け橋となる安全・スケーラブル・リアルタイムなインターフェースを提供します。Claude、Cursor、VS Code、Windsurfなど幅広いAIモデルや開発ツールに対応し、複雑なウェブ操作やデータ抽出、テストワークフローの自動化を実現。Server-Sent Events(SSE)とマルチクライアントプロトコル(MCP)を活用し、クライアントとブラウザー間の堅牢な通信を確保。AIによるウェブ自動化、QA、リサーチに最適な強力ソリューションです。
機能一覧
Browser MCPでできること
Browser MCPを使えば、AIの力で様々なブラウザーベースの作業を自動化し、生産性の向上や高度なワークフローを実現できます。
- ウェブタスクの自動化
- AIエージェントによるブラウジング、フォーム入力、繰り返し作業の自動化。
- データ抽出
- ウェブサイトからのデータ収集・構造化をAIで効率化。
- エンドツーエンドテスト
- 開発パイプラインと統合し、自動化されたブラウザーテストを実施。
- マルチブラウザー対応
- 複数ブラウザー・セッションを横断し並行処理。
- 開発ツールとの統合
- VS CodeやCursorなどのAIアプリとシームレスに連携。

AIエージェントがBrowser MCPで得られるメリット
AIエージェントはBrowser MCPを通じ、リアルタイムでブラウザーをプログラム制御できるようになります。これにより、従来手作業が必要だったリサーチ・テスト・データ収集タスクの自動化が可能に。堅牢な通信・統合機能を活かし、AIエージェントの運用効率と機能範囲を大幅に拡張します。