“Browserbase” MCP 服务器能做什么？

Browserbase MCP 服务器允许基于大语言模型的 AI 助手通过 Browserbase 和 Stagehand 控制并自动化云端浏览器。借助 Model Context Protocol (MCP)，该服务器让 LLM 能与网页交互，执行浏览器自动化任务、提取数据、截图、监控控制台日志、运行 JavaScript——所有操作均在安全的云环境中完成。这一强大能力提升了开发工作流，实现了网页任务的无缝自动化、与外部网页服务的集成，以及 AI 应用中浏览器工作流的标准化编排。

提示词列表

在可用文件或文档中未提供提示词模板信息。

资源列表

在可用文件或文档中未明确提供 MCP 资源列表。

工具列表

README 或仓库结构中未直接列出工具（如 server.py 等）。

该 MCP 服务器的应用场景

• 浏览器自动化：编排和控制云端浏览器进行自动化测试、数据抓取或重复性网页操作。
• 数据提取：从任意网页提取结构化数据，适用于市场调研、价格监控或内容聚合。
• 控制台监控：跟踪和分析浏览器控制台日志，用于调试或监控网页应用健康状态。
• 截图采集：自动化全页面或元素级截图，用于 UI 回归测试、文档或监控。
• 网页交互：自动导航网页、点击按钮、填写表单——增强工作流自动化与 AI 助手能力。

如何设置

Windsurf

1. 请确保已安装 Node.js 等必要前置条件。
2. 找到你的 Windsurf 配置文件（例如 .windsurfrc）。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Browserbase MCP 服务器：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证 MCP 服务器已出现在 Windsurf UI 中。

API 密钥安全设置（示例）

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "your-api-key"
      },
      "inputs": {
        "projectId": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 如有需要，请先安装 Node.js。
2. 找到 Claude 的配置文件。
3. 添加以下片段以集成 Browserbase MCP：

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

4. 保存并重启 Claude。
5. 检查 Browserbase MCP 是否已列入可用服务器。

Cursor

1. 确保已经安装 Node.js。
2. 打开 Cursor 的配置界面。
3. 使用以下方式添加 Browserbase MCP：

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

4. 重启 Cursor。
5. 在 Cursor UI 内确认服务器已正常运行。

Cline

1. 根据需要安装 Node.js 及其它依赖。
2. 编辑 Cline 的配置，加入 Browserbase MCP：

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

3. 保存配置并重启 Cline。
4. 验证集成是否成功。

注意：如 Windsurf 示例，API 密钥和敏感信息请始终通过环境变量存储。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 集成 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先添加 MCP 组件并将其连接至你的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区，按如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置好后，AI 代理即可将该 MCP 作为工具，访问所有功能和能力。请将 “browserbase” 替换为你的实际 MCP 服务器名称，并将 url 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

综上，Browserbase MCP 服务器为 LLM 提供了强大且受欢迎的浏览器自动化后端，但在公共 readme 或代码根目录缺乏详细的提示词、资源和工具文档。

我们的看法

该 MCP 服务器非常受欢迎，开发活跃，覆盖了有价值的 AI 自动化场景。但其详细、结构化的提示词、工具、资源文档不够完善，限制了新开发者的易用性与扩展性。整体而言，这是一个稳健的生产级基础，但如果有更全面的文档会更好。

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