
Máy chủ Browserbase MCP
Máy chủ Browserbase MCP cho phép các tác nhân AI và LLM điều khiển và tự động hóa các trình duyệt đám mây, thực hiện trích xuất dữ liệu, chụp ảnh màn hình, theo...
Kích hoạt tự động hóa trình duyệt do AI điều khiển, web scraping, và ngữ cảnh web trực tiếp với tích hợp browser-use MCP Server cho FlowHunt.
browser-use MCP (Model Context Protocol) Server cho phép các tác nhân AI kiểm soát trình duyệt web một cách lập trình nhờ thư viện browser-use. Máy chủ này đóng vai trò cầu nối giữa trợ lý AI và trình duyệt web, cho phép tự động duyệt web, trích xuất dữ liệu web và tương tác với các trang web trực tiếp từ các môi trường phát triển như Cursor. Bằng cách cung cấp khả năng tự động hóa trình duyệt cho AI, nó giúp tối ưu các quy trình như tìm kiếm trên web, thu thập nội dung, điền biểu mẫu và điều hướng trang web, tất cả đều dưới sự điều khiển lập trình. Điều này tăng hiệu quả phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ web lặp đi lặp lại và cung cấp ngữ cảnh web thời gian thực cho trợ lý AI.
Không có mẫu prompt nào được đề cập hoặc ghi nhận trong repository.
Không có tài nguyên cụ thể nào được ghi nhận hoặc liệt kê trong repository.
Các công cụ không được ghi nhận cụ thể trong README chính, và server.py không được công khai trực tiếp trong cấu trúc. Không có danh sách công cụ chi tiết nào từ tài liệu công khai.
windsurf.config.json
).mcpServers
:{
"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
).{
"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}"
}
}
}
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin MCP server của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"browser-use": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy thay “browser-use” bằng tên MCP server thực tế của bạn và thay URL bằng URL server MCP của bạn.
Phần | Có sẵn | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không tìm thấy |
Danh sách Công cụ | ⛔ | Không liệt kê cụ thể |
Bảo mật API Key | ✅ | Có ví dụ cấu hình |
Hỗ trợ Sampling (ít quan trọng trong đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Giữa hai bảng:
MCP server này cung cấp các tính năng thiết yếu cho tự động hóa trình duyệt trong môi trường AI và được duy trì tốt, nhưng thiếu tài liệu chi tiết về prompt, tài nguyên và công cụ. Đối với mục đích sử dụng cốt lõi (kiểm soát trình duyệt), nó rất giá trị, nhưng độ đầy đủ của tài liệu khiến nó bị hạn chế.
Có LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ⛔ (Không liệt kê) |
Số lượng Forks | 70 |
Số lượng Stars | 571 |
Đánh giá tổng thể:
6/10 (xuất sắc về tự động hóa trình duyệt cốt lõi, nhưng thiếu tài liệu về các khái niệm và công cụ MCP nâng cao; sẽ cao hơn nếu có thêm chi tiết triển khai).
browser-use MCP Server cho phép các tác nhân AI kiểm soát trình duyệt web một cách lập trình thông qua thư viện browser-use. Điều này giúp tự động duyệt web, web scraping, tương tác biểu mẫu và truy cập dữ liệu trực tiếp, nâng cao quy trình AI trong FlowHunt và các công cụ tương thích.
Các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm tự động duyệt web, trích xuất dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc từ các trang web, điền và gửi biểu mẫu web, chạy kiểm thử dựa trên trình duyệt, và cung cấp ngữ cảnh web cập nhật cho các tác nhân AI.
Hãy sử dụng biến môi trường trong cấu hình của bạn. Ví dụ: { "env": { "API_KEY": "${API_KEY}" }, "inputs": { "api_key": "${API_KEY}" } }.
Thêm một thành phần MCP vào flow của bạn trong FlowHunt, mở cấu hình của nó và chèn thông tin MCP server theo định dạng JSON được cung cấp. Ví dụ: { "browser-use": { "transport": "streamable_http", "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }.
6/10. Nó xuất sắc trong tự động hóa trình duyệt và đang được bảo trì tích cực, nhưng thiếu tài liệu chi tiết về prompts nâng cao, tài nguyên và các công cụ được cung cấp.
Mang lại tương tác web thời gian thực và tự động hóa cho quy trình AI của bạn. Tích hợp browser-use MCP Server trong FlowHunt để kiểm soát trình duyệt và trích xuất dữ liệu mượt mà.
Máy chủ Browserbase MCP cho phép các tác nhân AI và LLM điều khiển và tự động hóa các trình duyệt đám mây, thực hiện trích xuất dữ liệu, chụp ảnh màn hình, theo...
Máy chủ Hyperbrowser MCP (Model Context Protocol) kết nối trợ lý AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài, API và dịch vụ. Nó đơn giản hóa quy trình phát triển bằng c...
Cho phép trợ lý AI của bạn truy cập dữ liệu tìm kiếm web theo thời gian thực với OpenAI WebSearch MCP Server. Tích hợp này giúp FlowHunt và các nền tảng khác cu...