
browser-use MCP 服务器
browser-use MCP 服务器使 AI 代理能够通过 browser-use 库以编程方式控制网页浏览器。它支持自动化浏览、数据提取、表单提交,并为 FlowHunt 及其他开发环境的 AI 工作流提供实时网页上下文。...
“远程 MacOs Use” MCP 服务器是一个开源的模型上下文协议(MCP)服务器,旨在让 AI 代理可以完全控制远程 macOS 系统。该服务器作为 AI 助手(如 Claude 桌面应用)与底层 macOS 环境之间的桥梁,使得传统上需要直接系统访问的任务(如文件管理、应用控制和远程自动化)无需额外 API 密钥或额外软件安装即可实现。它是 OpenAI Operator 等方案的直接替代,专为自主 AI 代理优化,使得可以安全高效地从任何地方执行复杂的桌面操作。这通过将外部 macOS 能力无缝集成到 AI 驱动流程中,提升了开发者的工作流。
在可用的仓库文档或文件中未找到提示词模板。
在仓库或可访问文件中未见明确的 MCP 资源说明。
在仓库结构或文档中未找到明确的工具列表(如 server.py
中)。
确保已安装 Node.js 和最新版本的 Windsurf。
找到 Windsurf 配置文件(通常为 windsurf.config.json
)。
在 mcpServers
部分添加远程 MacOs Use MCP 服务器:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
保存配置文件并重启 Windsurf。
在 Windsurf UI 中确认 MCP 服务器已激活。
API 密钥安全设置(使用环境变量示例):
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"],
"env": {
"SOME_SECRET_KEY": "${{ secrets.SOME_SECRET_KEY }}"
},
"inputs": {
"api_key": "${{ secrets.SOME_SECRET_KEY }}"
}
}
}
}
安装 Claude 桌面应用并确保已安装 Node.js。
打开 Claude 的配置面板或文件。
在 mcpServers
或类似部分添加 MCP 服务器:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
保存并重启 Claude。
通过 Claude 界面确认服务器连接。
确保已安装 Cursor 和 Node.js。
找到 Cursor 配置文件(通常为 cursor.config.json
)。
添加 MCP 服务器配置:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
保存并重新启动 Cursor。
检查服务器是否在 Cursor 的 MCP 服务器列表中显示。
安装 Cline 并确保已设置 Node.js。
打开或新建 Cline 配置文件。
插入 MCP 服务器配置块:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
保存文件并重启 Cline。
访问 Cline 仪表盘验证 MCP 服务器连接。
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 流程中,首先添加 MCP 组件并将其连接到你的 AI 代理:
点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器信息:
{
"remote-macos-use": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具使用该 MCP,获得所有功能和能力。请记得将 “remote-macos-use” 替换为实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。
部分 | 可用性 | 说明/备注 |
---|---|---|
概览 | ✅ | 在 README 中有概述和主要功能描述 |
提示词列表 | ⛔ | 未找到提示词模板 |
资源列表 | ⛔ | 未见明确 MCP 资源说明 |
工具列表 | ⛔ | 未见明确工具列表 |
API 密钥安全 | ✅ | 部署说明中有示例 |
采样支持(评估时较次要) | ⛔ | 未见相关信息 |
根据现有文档,“远程 MacOs Use” MCP 提供了独特且实用的远程 macOS 控制方案,但缺乏一些更高级的 MCP 文档元素(如提示词模板、工具和资源),这会影响集成的健壮性。其开放性和清晰应用场景是优点,但如果有更多技术细节会更利于开发者。
是否有 LICENSE | MIT |
---|---|
是否有至少一个工具 | ⛔ |
Fork 数量 | 20 |
Star 数量 | 135 |
总体来看,我给这个 MCP 服务器的评分是 6/10。 它有创新性和实用性,具备清晰的用途和良好的开源基础,但在 MCP 文档和技术细节方面还不够完善,影响了更深入的集成。
它是一个开源的模型上下文协议(MCP)服务器,让 AI 代理能够安全地控制和自动化远程 macOS 系统——可处理文件、启动应用、编排开发环境,无需额外安装。
常见用途包括远程 macOS 自动化、桌面应用控制、安全文件管理、社交媒体自动化以及远程开发环境编排。
它是如 OpenAI Operator 等方案的直接开源替代,无专有锁定,并针对安全、自主代理流程进行了优化。
除了 MCP 服务器和 Node.js,不需要额外安装。API 密钥根据安全需求可选。
在流程中添加 MCP 组件,打开其配置面板,在 JSON 中指定 MCP 服务器信息。这样 AI 代理就能访问远程 macOS 控制功能。
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