Co robi serwer “browser-use” MCP?

browser-use MCP (Model Context Protocol) Server umożliwia agentom AI programowe sterowanie przeglądarkami internetowymi przy użyciu biblioteki browser-use. Ten serwer działa jako pomost pomiędzy asystentami AI a przeglądarkami, pozwalając na automatyczne przeglądanie stron, ekstrakcję danych z internetu oraz interakcję ze stronami bezpośrednio ze środowisk deweloperskich takich jak Cursor. Udostępniając możliwości automatyzacji przeglądarki agentom AI, usprawnia takie procesy jak wyszukiwanie w internecie, scraping treści, wypełnianie formularzy i nawigację po stronach – wszystko pod programową kontrolą. Ułatwia to rozwój, automatyzując powtarzalne zadania webowe i zapewniając asystentom AI kontekst z internetu w czasie rzeczywistym.

Lista promptów

W repozytorium nie wspomniano ani nie udokumentowano szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano ani nie wymieniono jawnie zasobów.

Lista narzędzi

Narzędzia nie są jawnie udokumentowane w katalogu głównym ani w README głównym, a plik server.py nie jest bezpośrednio eksponowany w strukturze. Brak szczegółowej listy narzędzi w dokumentacji publicznej.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne przeglądanie stron: Umożliwia agentom AI otwieranie stron, podążanie za linkami i interakcję z elementami strony w celu badań lub pozyskiwania informacji.
• Ekstrakcja danych z internetu: Automatyczne wydobywanie tekstu, tabel i innych treści ze stron www, by zapewnić kontekst lub dane do dalszego przetwarzania.
• Interakcja i wysyłka formularzy: Programowe wypełnianie i wysyłanie formularzy (np. logowanie, wyszukiwanie) jako element zautomatyzowanych przepływów pracy.
• Automatyzacja testów: Użycie agentów AI do przeprowadzania testów aplikacji webowych w przeglądarce, aby zapewnić poprawność przepływów UI.
• Kontekst na żywo dla AI: Pozwala asystentom AI pobierać informacje w czasie rzeczywistym (np. najnowsze wiadomości, ceny akcji) poprzez przeglądanie internetu na żądanie.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Node.js oraz wymagane środowisko dla Windsurf.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj browser-use MCP Server do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając obecność serwera MCP w interfejsie Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że Claude obsługuje zewnętrzne serwery MCP i masz zainstalowanego Node.js.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude, aby dodać serwer MCP:

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

3. Zapisz, zrestartuj Claude i potwierdź integrację wykonując akcję testową.

Cursor

1. Zweryfikuj wymagania: uv, Playwright.
2. Otwórz konfigurację Cursor (np. .cursor/config.json).
3. Dodaj serwer MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj, wywołując akcję automatyzacji przeglądarki z poziomu Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Cline jest zainstalowany i skonfigurowany do obsługi serwerów MCP.
2. Edytuj konfigurację Cline, aby zarejestrować serwer MCP:

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

3. Zapisz i zrestartuj Cline.
4. Zweryfikuj, że serwer MCP działa, wyświetlając aktywne serwery MCP w Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

• Używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych danych, takich jak klucze API.
• Przykładowa konfiguracja:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "browser-use": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.example/sciezkadomcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “browser-use” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podmienić adres URL na własny.

Podsumowanie

Pomiędzy tymi dwoma tabelami:
Ten serwer MCP dostarcza kluczowe możliwości automatyzacji przeglądarki w kontekście AI i jest dobrze utrzymywany, jednak brakuje mu szczegółowej dokumentacji dostępnych promptów, zasobów i narzędzi. Do podstawowego użytku (kontrola przeglądarki) jest bardzo wartościowy, ale niepełność dokumentacji wpływa na ocenę.

Ocena MCP

Ocena ogólna:
6/10 (doskonały do podstawowej automatyzacji przeglądarki, ale dokumentacja dotycząca zaawansowanych koncepcji MCP i narzędzi jest niewystarczająca; ocena byłaby wyższa przy większej liczbie szczegółów implementacyjnych).