browser-use MCPサーバー

「browser-use」MCPサーバーは何をするものですか？

browser-use MCP（Model Context Protocol）サーバーは、browser-useライブラリを通じてAIエージェントがWebブラウザをプログラムで制御できるようにします。このサーバーはAIアシスタントとWebブラウザの橋渡しを行い、自動ブラウジングやWebデータ抽出、開発環境（例えばCursor）からの直接的なWebサイト操作を可能にします。ブラウザ自動化の機能をAIエージェントに公開することで、Web検索・コンテンツスクレイピング・フォーム入力やサイトナビゲーションなどの作業をすべてプログラム制御下で効率化します。これにより、繰り返し発生するWeb作業の自動化や、AIアシスタントへのリアルタイムWebコンテキスト提供が実現します。

プロンプト一覧

リポジトリ内にプロンプトテンプレートは記載・公開されていません。

リソース一覧

リポジトリに明示的なリソースの記載・公開はありません。

ツール一覧

ルートやREADMEにツールの明示的な記載はなく、server.pyも直接公開されていません。公開ドキュメントから詳細なツールリストは取得できません。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動Webブラウジング：AIエージェントがWebサイトを開き、リンクをたどり、ページ要素を操作し、リサーチや情報収集を自動で行えます。
• Webデータ抽出：Webページからテキストやテーブルなどのコンテンツを自動的にスクレイピングし、さらなる処理用のデータやコンテキストとして提供します。
• フォーム入力・送信：ログインや検索などのWebフォームをプログラムで自動入力・送信できます。
• テスト自動化：AIエージェントによるWebアプリケーションのブラウザテストを自動で実行し、UIフローの正常動作を検証します。
• AI向けリアルタイムWebコンテキスト：AIアシスタントがWebを巡回して最新情報（例：ニュース・株価など）をリアルタイムで取得できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsおよびWindsurf用の必要な環境があることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（例：windsurf.config.json）を開きます。
3. browser-use MCPサーバーをmcpServersセクションに追加します：

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

4. ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfインターフェースでMCPサーバーが認識されているか確認してください。

Claude

1. Claudeが外部MCPサーバーをサポートし、Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを編集し、MCPサーバーを追加します：

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

3. 保存してClaudeを再起動し、テストアクションを実行して連携を確認します。

Cursor

1. uv、Playwrightなどの前提条件を確認します。
2. Cursorの設定（例：.cursor/config.json）を開きます。
3. MCPサーバーを追加します：

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursorからブラウザ自動化アクションを実行してテストします。

Cline

1. Clineがインストールされ、MCPサーバー向けに設定されていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集し、MCPサーバーを登録します：

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

3. 保存してClineを再起動します。
4. Clineで有効なMCPサーバーをリスト表示し、MCPサーバーが稼働していることを確認します。

APIキーのセキュリティ確保

• APIキー等の機密データは環境変数で管理してください。
• 設定例：

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

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定後、AIエージェントは本MCPのすべての機能・能力をツールとして利用できるようになります。“browser-use"は実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

2つの表の間：
このMCPサーバーはAI向けブラウザ自動化の基本機能を提供し、保守も良好ですが、利用可能なプロンプト・リソース・ツールについての詳細ドキュメントは不足しています。コア用途（ブラウザ制御）には非常に有用ですが、ドキュメントの充実度が評価を下げています。

MCPスコア

総合評価：
6/10（コアのブラウザ自動化には優秀ですが、MCPの高度な概念やツールに関するドキュメントが不足しており、実装の詳細がより多く公開されれば評価はさらに高まります）。