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MCP Servers

MCP Servers

ローカル
github.com/devalexandreブラウザ自動化085 週間前に更新
リポジトリ

MCP Servers について

MCP Serversは、Pyppeteerでヘッドレスブラウザーを操作するPythonベースのMCPサーバーです。ページ遷移、スクリーンショット、要素操作に対応し、ブラウザー自動化に利用できます。

主な機能

  1. 01URLへの移動
  2. 02ページのスクリーンショット撮影
  3. 03セレクターによる要素操作
  4. 04動的なページ情報の取得
  5. 05ブラウザーの起動と終了の管理

活用シーン

  1. 01ウェブページの移動を自動化する
  2. 02ブラウザー操作中に画面を撮影する
  3. 03CSSセレクターやXPathで要素をクリックする

MCP 対応

ページ遷移、スクリーンショット撮影、要素操作、動的なページ情報の取得などのブラウザー制御機能をMCPクライアントに提供します。

#mcp-servers#automation#browser-control

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "servers-devalexandre": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@smithery/cli

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

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MCP サーバー

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説明

Pyppeteer を使用した MCP サーバーは、Pyppeteerを使用してヘッドレスブラウザーを操作できるツールです。自動ナビゲーション、スクリーンショットの撮影、ページ要素とのインタラクションなどが可能になります。このプロジェクトは、MCP（Multi-Context Protocol）フレームワークに基づく自動化サーバーの作成を支援するために開発されました。

機能

  • 自動ナビゲーション： 特定の URL に移動します。
  • スクリーンショットの撮影： 表示したページのスクリーンショットを撮影します。
  • 要素とのインタラクション： CSS セレクター、XPath、クラス名を使用してページ要素をクリックします。
  • 動的リソース： 現在の URL など、動的なページ情報にアクセスします。
  • サーバーのライフサイクル管理： ブラウザーの初期化とシャットダウンを制御します。

前提条件

開始する前に、以下がインストールされていることを確認してください。

  1. Python 3.7+： このプロジェクトは Python 3.12 でテスト済みですが、それ以前のバージョン（3.7+）でも動作するはずです。
  2. pip： Python パッケージマネージャー。
  3. Git： リポジトリをクローンするために使用します。

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smitheryを介して、Claude Desktop 用の MCP サーバーを自動的にインストールします。

npx -y @smithery/cli install @devalexandre/mcp-servers --client claude
Pip GitHub 経由

  1. パッケージをインストール：

    pip install -e git+https://github.com/devalexandre/mcp-servers.git#egg=mcp-servers
Git 経由

  1. リポジトリをクローン：

    git clone https://github.com/devalexandre/mcp-servers.git
cd mcp-servers

  2. Create a Virtual Environment (Optional):

    python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows, use `venv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt

  3. パッケージを編集可能モードでインストール：

    pip install -e .

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。