Browserbase MCP-server

Vad gör “Browserbase” MCP-servern?

Browserbase MCP-servern tillhandahåller kraftfulla funktioner för molnbaserad webbläsarautomatisering genom att använda Browserbase och Stagehand. Den gör det möjligt för AI-språkmodeller att interagera med, styra och automatisera webbläsare i en säker molnmiljö. Med denna server kan LLM:er utföra åtgärder som att navigera på webbsidor, extrahera strukturerad data, ta skärmdumpar, övervaka konsolloggar och köra JavaScript – allt programmässigt. Detta utökar AI-assistenters förmåga att hantera webbaserade arbetsflöden, automatisera repetitiva webbläsaruppgifter samt extrahera eller interagera med onlineinnehåll, vilket avsevärt förbättrar utvecklarproduktivitet, testning och forskningsflöden. Servern stöder modulär integration och är flexibel, med stöd för flera LLM:er och modeller.

Lista över promptar

Ingen information om promptmallar finns i arkivet.

Lista över resurser

Inga uttryckliga resurser anges i den tillhandahållna dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över verktyg

Följande funktioner beskrivs som egenskaper, vilka sannolikt motsvarar verktyg som exponeras av Browserbase MCP-servern:

• Webbläsarautomatisering: Möjliggör kontroll och orkestrering av molnbaserade webbläsare för navigering och interaktion.
• Datautvinning: Möjliggör utvinning av strukturerad data från valfri webbsida.
• Konsolövervakning: Spårar och analyserar webbläsarens konsolloggar för felsökning eller övervakning.
• Skärmdumpar: Tar skärmdumpar av hela sidan eller specifika element.
• Webbinteraktion: Utför åtgärder som att navigera, klicka och fylla i formulär på webbsidor.
• Atomära instruktioner (Stagehand MCP): Utför precisa, avancerade kommandon som klick eller riktad datautvinning.
• Visionsstöd (Stagehand MCP): Använder annoterade skärmdumpar för att arbeta med komplexa DOM:er.

Användningsområden för denna MCP-server

• Webbautomatisering & testning
  Automatisera webbläsaruppgifter för end-to-end-testning av webbapplikationer, minska manuella QA-insatser och öka tillförlitligheten.
• Datautvinning & web scraping
  Extrahera strukturerad data, tabeller eller innehåll från onlinekällor direkt till AI-arbetsflöden för forskning, analys eller rapportering.
• UI/UX-forskning
  Ta skärmdumpar och övervaka konsolloggar för att dokumentera och analysera användarresor eller applikationsprestanda.
• AI-drivna surfagenter
  Möjliggör för LLM:er att agera som autonoma surfagenter, navigera på sidor, fylla i formulär och interagera med webbapplikationer för användares räkning.
• Stöd för flera modeller & integration
  Integrera olika LLM:er (t.ex. GPT-4, Claude-3.7 Sonnet) för flexibel, modelloberoende webbläsarautomatisering och interaktion.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar (t.ex. Node.js) är installerade.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Browserbase MCP-servern i objektet mcpServers:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera att servern körs och är tillgänglig.

Claude

1. Säkerställ att du har den nödvändiga runtime-miljön (t.ex. Node.js).
2. Öppna Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Browserbase MCP-servern:

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

4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Bekräfta anslutning till MCP-servern.

Cursor

1. Kontrollera att alla förutsättningar, som Node.js, är installerade.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Infoga följande JSON-snippet under mcpServers:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera loggar eller status-sidan för bekräftelse.

Cline

1. Kontrollera att Node.js och andra beroenden finns på plats.
2. Hitta och öppna Cline-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Browserbase MCP-servern:

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

4. Spara filen och starta om Cline.
5. Se till att MCP-servern startar utan fel.

Skydda API-nycklar med miljövariabler: För all känslig konfiguration (såsom API-nycklar), använd miljövariabler. Till exempel:

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "command": "npx",
      "args": ["@browserbase/mcp-server-browserbase@latest"],
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "${BROWSERBASE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${BROWSERBASE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Hur du använder denna MCP i flöden

Använd 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, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “browserbase” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Utifrån ovanstående erbjuder Browserbase MCP-servern starka webbläsarautomatiseringsfunktioner och integreringsvägledning, men saknar tydlig prompt- och resursdokumentation. Dess öppen källkod-licens och aktiva arkiv är positiva.

Vår bedömning

Denna MCP-server är robust vad gäller webbläsarautomatisering och integration, men dokumentationen kring promptar och resursprimitiver saknas. Den är dock väl underhållen och stöds av en aktiv community. Betyg: 7/10

MCP-betyg