
browser-use MCP Server
De browser-use MCP Server stelt AI-agenten in staat om webbrowsers programmatisch te bedienen met behulp van de browser-use bibliotheek. Hiermee wordt geautomat...
Browserbase MCP Server laat je FlowHunt AI-agenten browsers in de cloud automatiseren, data extraheren, webacties uitvoeren en pagina’s veilig monitoren—alles via een gestandaardiseerde MCP-interface.
De Browserbase MCP Server stelt op taalmodellen gebaseerde AI-assistenten in staat om browsers in de cloud te bedienen en te automatiseren met behulp van Browserbase en Stagehand. Door het Model Context Protocol (MCP) te gebruiken, kunnen LLM’s met webpagina’s interageren, browserautomatisering uitvoeren, data extraheren, screenshots maken, consolelogs monitoren en JavaScript uitvoeren—alles binnen een veilige, cloudgebaseerde omgeving. Deze krachtige mogelijkheid verrijkt ontwikkelworkflows door naadloze automatisering van webtaken mogelijk te maken, integratie met externe webdiensten te faciliteren en browsergebaseerde workflows in AI-toepassingen gestandaardiseerd te orkestreren.
In de beschikbare bestanden of documentatie is geen informatie over prompt-templates terug te vinden.
Er is geen expliciete lijst van MCP-resources in de beschikbare bestanden of documentatie.
Er is geen directe lijst van tools (zoals uit server.py of vergelijkbaar) beschikbaar in de README of de zichtbare repository-structuur.
.windsurfrc
).mcpServers
object:{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"command": "npx",
"args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"browserbase": {
"env": {
"BROWSERBASE_API_KEY": "jouw-api-sleutel"
},
"inputs": {
"projectId": "jouw-project-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"]
}
}
}
Let op: Sla API-sleutels en gevoelige data altijd op als omgevingsvariabelen, zoals getoond in het Windsurf-voorbeeld hierboven.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte kun je je MCP-servergegevens invoeren in dit JSON-formaat:
{
"browserbase": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na deze configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken, met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “browserbase” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Browserbase laat LLM’s een browser bedienen. |
Lijst van Prompts | ⛔ | Niet gevonden in docs of repo. |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resources vermeld. |
Lijst van Tools | ⛔ | Niet direct vermeld in docs of code root. |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld met omgevingsvariabele aanwezig. |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet gedocumenteerd. |
Op basis van bovenstaande biedt de Browserbase MCP Server een robuuste en populaire browserautomatiseringsbackend voor LLM’s, maar ontbreekt het aan gedetailleerde prompt-, resource- en tooldocumentatie in de publieke readme of code root.
Deze MCP-server is zeer populair, actief in ontwikkeling en dekt een waardevolle AI-automatiseringsuse-case. Het gebrek aan gedetailleerde, gestructureerde documentatie voor prompts, tools en resources beperkt echter de directe toegankelijkheid en uitbreidbaarheid voor nieuwe ontwikkelaars. Al met al is het een solide, productieklare backbone, maar de documentatie kan uitgebreider.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ (niet expliciet vermeld) |
Aantal Forks | 195 |
Aantal Stars | 1,9k |
De Browserbase MCP Server laat FlowHunt en andere AI-agenten browsers in de cloud bedienen en automatiseren. Hiermee kun je acties uitvoeren zoals webnavigatie, data-extractie, het maken van screenshots en het uitvoeren van JavaScript, allemaal via een veilige Model Context Protocol (MCP)-interface.
Browserbase MCP is ideaal voor geautomatiseerd webtesten, data scraping, formulieren invullen, UI-screenshots maken, consolelog-monitoring en het orkestreren van complexe browserworkflows—allemaal aangestuurd door AI-agenten.
Stel API-sleutels altijd in als omgevingsvariabelen in je configuratiebestanden, nooit direct in de code. Zie het Windsurf-voorbeeld hierboven voor een veilige setup met het veld 'env'.
Er wordt geen expliciete lijst met tools of prompt-templates gegeven in de publieke documentatie of repository. De server biedt browserautomatiseringsmogelijkheden via de MCP-interface.
Voeg een MCP-component toe aan je flow, open de configuratie en plaats je Browserbase MCP-servergegevens in JSON-formaat. Na de setup kan je AI-agent alle browserautomatiseringsfuncties gebruiken die de server biedt.
Voorzie je AI-agenten van browserautomatisering, data-extractie, consolemonitoring en meer—direct vanuit FlowHunt. Ervaar vandaag nog naadloze webautomatisering.
De browser-use MCP Server stelt AI-agenten in staat om webbrowsers programmatisch te bedienen met behulp van de browser-use bibliotheek. Hiermee wordt geautomat...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...