browser-use MCP-server

Vad gör “browser-use” MCP-servern?

browser-use MCP-servern (Model Context Protocol) gör det möjligt för AI-agenter att styra webbläsare programmatiskt med hjälp av browser-use -biblioteket. Denna server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och webbläsare och möjliggör automatiserad surfning, webbdatautvinning och interaktion med webbplatser direkt från utvecklingsmiljöer såsom Cursor. Genom att exponera webbläsarautomatisering för AI-agenter effektiviseras arbetsflöden som webbsökning, innehållsskrapning, formulärifyllning och navigering av webbplatser – allt under programmatisk kontroll. Detta förbättrar utvecklingen genom att automatisera repetitiva webbarbetsuppgifter och ge realtidswebbkontext till AI-assistenter.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns eller dokumenteras i arkivet.

Redo att växa ditt företag?

Starta din kostnadsfria provperiod idag och se resultat inom några dagar.

Begär demo Logga in

Lista över resurser

Inga uttryckliga resurser är dokumenterade eller listade i arkivet.

Lista över verktyg

Verktyg är inte uttryckligen dokumenterade i root eller huvud-README, och server.py är inte direkt exponerad i strukturen. Ingen detaljerad verktygslista finns tillgänglig från offentlig dokumentation.

Gå med i vårt nyhetsbrev

Få de senaste tipsen, trenderna och erbjudandena gratis.

E-postadress

Prenumerera

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad webbsurfning: Gör det möjligt för AI-agenter att öppna webbplatser, följa länkar och interagera med sidelement för forskning eller informationsinsamling.
• Webbdatautvinning: Skrapa automatiskt text, tabeller och annat innehåll från webbsidor för att förse AI:n med kontext eller data för vidare bearbetning.
• Formulärinteraktion och inlämning: Fyll i och skicka formulär programmatiskt (t.ex. inloggning, sökning) som en del av automatiserade arbetsflöden.
• Testautomatisering: Använd AI-agenter för att utföra webbläsarbaserade tester av webbapplikationer och säkerställa att UI-flöden fungerar som förväntat.
• Levande webbkontext för AI: Låt AI-assistenter hämta realtidsinformation (t.ex. senaste nyheter, aktiekurser) genom att surfa på webben vid behov.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js och rätt miljö för Windsurf.
2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.config.json).
3. Lägg till browser-use MCP-servern i avsnittet mcpServers:

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

4. Spara filen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera installationen genom att leta efter MCP-servern i Windsurf-gränssnittet.

Claude

1. Kontrollera att Claude stöder externa MCP-servrar och att du har Node.js installerat.
2. Redigera Claudes konfigurationsfil för att lägga till MCP-servern:

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

3. Spara, starta om Claude och bekräfta integreringen genom att köra en teståtgärd.

Cursor

1. Kontrollera förutsättningar: uv , Playwright .
2. Öppna Cursors konfiguration (t.ex. .cursor/config.json).
3. Lägg till MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa genom att utlösa en webbläsarautomatiseringsåtgärd från Cursor.

Cline

1. Kontrollera att Cline är installerat och konfigurerat för MCP-servrar.
2. Redigera Clines konfiguration för att registrera MCP-servern:

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

3. Spara och starta om Cline.
4. Kontrollera att MCP-servern körs genom att lista aktiva MCP-servrar i Cline.

Skydda API-nycklar

• Använd miljövariabler för att lagra känslig data, såsom API-nycklar.
• Exempelkonfiguration:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “browser-use” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan de två tabellerna:
Denna MCP-server tillhandahåller det väsentliga för webbläsarautomatisering i AI-sammanhang och är väl underhållen, men saknar djupgående dokumentation om tillgängliga prompts, resurser och verktyg. För kärnanvändning (webbläsarkontroll) är den mycket värdefull, men dokumentationsbristen drar ner betyget.

MCP-betyg

Samlat betyg:
6/10 (utmärkt för grundläggande webbläsarautomatisering, men dokumentation om avancerade MCP-koncept och verktyg saknas; skulle vara högre med fler implementeringsdetaljer exponerade).