Browserbase MCP サーバー

「Browserbase」MCP サーバーは何をしますか？

Browserbase MCP サーバー は、Browserbase および Stagehand を利用し、言語モデルベースの AI アシスタントがクラウド上のブラウザを制御・自動化できるようにします。Model Context Protocol (MCP) を活用し、このサーバーは LLM が Web ページと対話し、ブラウザ自動化タスク、データ抽出、スクリーンショット撮影、コンソールログ監視、JavaScript 実行などを安全なクラウド環境で実現します。この強力な機能により、Web ベースのタスクの自動化、外部 Web サービスとの統合、AI 活用アプリケーション内での標準化されたブラウザワークフローのオーケストレーションが容易になります。

プロンプト一覧

利用可能なファイルやドキュメントには、プロンプトテンプレートに関する情報はありません。

リソース一覧

利用可能なファイルやドキュメントには、明示的な MCP リソース一覧はありません。

ツール一覧

README やリポジトリ構成上に、サーバールート等から直接参照できるツールの一覧はありません。

この MCP サーバーのユースケース

• ブラウザ自動化: クラウドブラウザをオーケストレーションし、自動テストやスクレイピング、定型的な Web 操作を自動化。
• データ抽出: あらゆる Web ページから構造化データを抽出。市場調査、価格モニタリング、コンテンツ集約などに活用。
• コンソール監視: ブラウザのコンソールログを追跡・解析し、デバッグや Web アプリの健全性モニタリングに利用。
• スクリーンショット取得: UI リグレッションテスト、ドキュメント作成、監視などのためにページ全体や特定要素のスクリーンショットを自動化。
• Web インタラクション: ページ遷移、ボタンのクリック、フォーム入力などを自動実行し、ワークフロー自動化や AI アシスタント機能を強化。

セットアップ手順

Windsurf

1. Node.js など必要な前提条件をインストールしてください。
2. Windsurf の設定ファイル（例：.windsurfrc）を見つけます。
3. mcpServers オブジェクトに Browserbase MCP サーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurf を再起動します。
5. Windsurf の UI に MCP サーバーが表示されることを確認します。

API キーを安全に管理（例）

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 必要があれば Node.js をインストールします。
2. Claude の設定ファイルを見つけます。
3. 次のスニペットを追加し、Browserbase MCP を組み込みます:

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

4. 変更を保存して Claude を再起動します。
5. Browserbase MCP が利用可能なサーバー一覧に表示されていることを確認します。

Cursor

1. Node.js がインストールされていることを確認します。
2. Cursor の設定画面を開きます。
3. 以下の方法で Browserbase MCP を追加します:

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

4. Cursor を再起動します。
5. Cursor の UI 内でサーバーが動作していることを確認します。

Cline

1. 必要に応じて Node.js やその他の依存ライブラリをインストールします。
2. Cline の設定を編集し、Browserbase MCP を追加します:

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

3. 設定を保存し、Cline を再起動します。
4. 統合が成功しているか検証します。

注意: API キーや機密情報は必ず Windsurf の例のように環境変数で管理してください。

フロー内でこの MCP を使う方法

FlowHunt での MCP 利用

FlowHunt ワークフローに MCP サーバーを組み込むには、まず MCP コンポーネントをフローに追加し、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、システムの MCP 設定欄に次の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します:

{
  "browserbase": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセスできるようになります。“browserbase” を実際の MCP サーバー名に、URL をご自身の MCP サーバーの URL に置き換えてください。

概要

上記の通り、Browserbase MCP サーバーは LLM 用の堅牢かつ人気のブラウザ自動化バックエンドですが、プロンプト・リソース・ツールの詳細ドキュメントは公開リードミーやコードルートにはありません。

当社の見解

この MCP サーバーは非常に人気があり、活発に開発されており、AI 自動化分野で有用な機能をカバーしています。ただし、プロンプトやツール、リソースの詳細かつ体系的なドキュメントが不足しているため、新規開発者にとっては即時のアクセス性や拡張性にやや課題があります。全体としては本番運用向けの強力な基盤ですが、さらに包括的なドキュメントがあればより良いでしょう。

MCP スコア