
Browserbase MCP 서버
Browserbase MCP 서버는 AI 에이전트와 LLM이 클라우드 브라우저를 제어 및 자동화하고, 데이터 추출, 스크린샷 캡처, 콘솔 로그 모니터링, 웹 페이지와의 안전한 상호작용을 수행할 수 있게 하여 FlowHunt의 AI 워크플로우를 위한 강력한 브라우저 자동화를 실현합니다....
FlowHunt용 browser-use MCP 서버 통합을 통해 AI 기반 브라우저 자동화, 웹 스크래핑, 실시간 웹 컨텍스트를 활성화하세요.
browser-use MCP(Model Context Protocol) 서버는 browser-use 라이브러리를 활용해 AI 에이전트가 웹 브라우저를 프로그래밍적으로 제어할 수 있도록 해줍니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 웹 브라우저 사이의 다리 역할을 하여 개발 환경(예: Cursor)에서 자동 브라우징, 웹 데이터 추출, 웹사이트 상호작용을 가능하게 합니다. 브라우저 자동화 기능을 AI 에이전트에 노출시켜 웹 검색, 콘텐츠 스크래핑, 폼 입력, 사이트 네비게이션 등 반복적인 웹 작업을 자동화하고 실시간 웹 컨텍스트를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 반복적인 웹 작업을 자동화하고, AI 어시스턴트에 실시간 웹 정보를 손쉽게 제공할 수 있습니다.
저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되거나 문서화되어 있지 않습니다.
저장소에 명시적인 리소스가 문서화되거나 나열되어 있지 않습니다.
루트 또는 메인 README에 툴이 명시적으로 문서화되어 있지 않으며, server.py도 구조상 직접 노출되어 있지 않습니다. 공개 문서에서 확인 가능한 상세 툴 목록은 없습니다.
windsurf.config.json
)을 여세요.mcpServers
섹션에 browser-use MCP 서버를 추가하세요:{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "npx",
"args": ["@browser-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "npx",
"args": ["@browser-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
.cursor/config.json
)을 여세요.{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "npx",
"args": ["@browser-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "npx",
"args": ["@browser-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "npx",
"args": ["@browser-use/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
}
FlowHunt에서 MCP 서버 통합하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 세부 정보를 입력하세요:
{
"browser-use": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “browser-use"는 실제 사용하시는 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.
섹션 | 지원 여부 | 세부사항/비고 |
---|---|---|
개요 | ✅ | |
프롬프트 목록 | ⛔ | 없음 |
리소스 목록 | ⛔ | 없음 |
툴 목록 | ⛔ | 명시적 목록 없음 |
API 키 보안 | ✅ | 예시 제공 |
샘플링 지원(평가에 중요하지 않음) | ⛔ | 언급 없음 |
두 표 간 비교:
이 MCP 서버는 AI 컨텍스트에서 필요한 브라우저 자동화의 핵심을 잘 제공하고 관리도 잘 되고 있으나, 사용 가능한 프롬프트/리소스/툴의 심층 문서가 부족합니다. 핵심 기능(브라우저 제어)에는 매우 유용하나, 문서 완성도가 아쉽습니다.
라이선스 보유 | ✅ (MIT) |
---|---|
툴 1개 이상 | ⛔ (미기재) |
포크 수 | 70 |
스타 수 | 571 |
종합 평가:
6/10 (핵심 브라우저 자동화에는 탁월하나, 고급 MCP 개념 및 툴링에 관한 문서화가 부족함. 구현 세부사항이 더 노출되면 더 높은 점수 가능)
browser-use MCP 서버는 AI 에이전트가 browser-use 라이브러리를 통해 웹 브라우저를 프로그래밍적으로 제어할 수 있게 합니다. 이를 통해 자동화된 브라우징, 웹 스크래핑, 폼 상호작용, 실시간 데이터 접근 등이 가능해져 FlowHunt 및 호환 도구에서 AI 워크플로우를 강화합니다.
일반적인 사용 사례로는 자동 웹 브라우징, 웹사이트에서 구조적/비구조적 데이터 추출, 웹 폼 입력 및 제출, 브라우저 기반 테스트 실행, AI 에이전트에 최신 웹 컨텍스트 제공 등이 있습니다.
설정에서 환경 변수를 사용하세요. 예시: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "api_key": "${API_KEY}" } }.
FlowHunt 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고, 설정창에서 제공된 JSON 형식으로 MCP 서버 세부 정보를 입력하세요. 예시: { "browser-use": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }.
6/10. 브라우저 자동화에 뛰어나며 지속적으로 관리되고 있으나, 고급 프롬프트, 리소스, 툴 노출에 관한 문서가 부족합니다.
Browserbase MCP 서버는 AI 에이전트와 LLM이 클라우드 브라우저를 제어 및 자동화하고, 데이터 추출, 스크린샷 캡처, 콘솔 로그 모니터링, 웹 페이지와의 안전한 상호작용을 수행할 수 있게 하여 FlowHunt의 AI 워크플로우를 위한 강력한 브라우저 자동화를 실현합니다....
트립어드바이저 MCP 서버는 AI 어시스턴트와 트립어드바이저 콘텐츠 API를 연결하여, 위치, 리뷰, 사진 등 풍부한 여행 데이터를 표준화된 도구로 제공합니다. AI 에이전트에 원활한 여행 탐색과 여행 계획 기능을 부여하세요....
Oxylabs MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 실제 웹 사이의 다리 역할을 하며, 통합 API를 통해 모든 웹사이트에서 깨끗한 데이터를 추출, 구조화 및 제공할 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델은 실시간 웹 데이터에 접근하고, 추출을 자동화하...