mcpField
B
Browserless

Browserless

リモート
pipeworx.ioブラウザ自動化05 日前に更新
リポジトリ公式サイト

Browserless について

Browserless は、Browserless のヘッドレス Chromium REST API を使ったウェブページのレンダリング・抽出ツールです。JavaScript 実行後のページに対応し、セレクター抽出、スクリーンショット、AI 支援スクレイピングを提供します。

主な機能

  1. 01実行後の HTML を返すページレンダリング
  2. 02CSS セレクターによる要素抽出
  3. 03ページのスクリーンショット取得
  4. 04複数形式に対応した AI 支援スクレイピング

活用シーン

  1. 01通常の取得では表示できない JavaScript ページの閲覧
  2. 02ニュース一覧から見出しとリンクを抽出
  3. 03ページのスクリーンショット保存や Markdown 取得

MCP 対応

Pipeworx ゲートウェイ経由、またはローカル stdio MCP サーバーとして、MCP クライアントに Browserless のレンダリング、抽出、スクリーンショット用ツールを提供します。利用には自身の Browserless API キーが必要です。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://gateway.pipeworx.io/browserless/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

mcp-browserless

Browserless MCP — Browserless のヘッドレス Chromium REST API(browserless.io)をラップします

Pipeworx の一部 — AI エージェントを1875以上のライブデータソースにつなぐ MCP ゲートウェイです。これは独立した非公式の統合であり、上流プロバイダーとは提携しておらず、承認も受けておらず、公開もされていません。

ツール

ツール説明
browserless_contentヘッドレス Chromium で URL をレンダリングし、JavaScript の実行後の完全な HTML を返します。通常のフェッチでは空のシェルが返る場合や、JavaScript でレンダリングされる SPA に使用します。例:browserless_content({ url: "https://example.com", _apiKey: "your-token" })
browserless_scrapeCSS セレクターを使って、レンダリングされたページから構造化データを抽出します。一致した各要素のテキスト、内部 HTML、属性、ジオメトリを返します。例:browserless_scrape({ url: "https://news.ycombinator.com", elements: [{ selector: ".titleline a" }], _apiKey: "your-token" })
browserless_screenshotレンダリングされたページのスクリーンショットを撮影します。画像のバイト長とメタデータのみを返します(バイナリの PNG はインライン化されません)。例:browserless_screenshot({ url: "https://example.com", fullPage: true, _apiKey: "your-token" })
browserless_smart_scrapeAI 支援による抽出を行います。まず通常の HTTP フェッチを試し、失敗した場合は完全なヘッドレスブラウザーにフォールバックして、指定された形式(html、markdown、links、screenshot、pdf)でコンテンツを返します。適切なセレクターがわからず、ページのコンテンツを整形して取得したい場合に最適です。例:browserless_smart_scrape({ url: "https://example.com", formats: ["markdown", "links"], _apiKey: "your-token" })

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "browserless": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/browserless/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/browserless/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共通の Pipeworx メタツールである ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall など、ゲートウェイ全体で使えるツール一式を返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、パック固有のツールとともに、およそ30個の共通ツールが一覧表示されています。接続の initialize 応答に正確な範囲が記載されており、その日の時点での正式な情報となります。

これは意図的な仕様であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、このパックでは対応できない質問にも、カタログ全体にルーティングする ask_pipeworx を介して回答できます。そのため、MCP サーバーをもう1つ追加する必要はありません。現在、メタツールを含めずにパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。追加のスキーマによるコンテキストコストがルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度接続してください。

または、フル Pipeworx ゲートウェイに接続して、このパックだけでなく、すべてのパックのツールを直接一覧表示できます:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらの URL も、同じゲートウェイと同じ1875以上のデータソースに接続します。異なるのは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも ask_pipeworx を使ってすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがない場合:HTTP 経由で呼び出す

このパックでは独自の API キー(_apiKey)が必要です。このパック用のキーはこちらでは提供していないため、キーなしで実行できる curl コマンドはありません。ツールの詳細を確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/browserless_content を使用してください。ツールを探すには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を使用してください。

スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージは、ローカルの stdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイへの往復通信も必要ありません:

{
  "mcpServers": {
    "browserless": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-browserless"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認できます:

npx -y @pipeworx/mcp-browserless

MCP を stdin/stdout 経由でやり取りし、このパックのツールのみを対象に initialize/tools/list/tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共通メタツールは含まれません。同じソース、同じツールを使い、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx での使用

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。 これは、上記のパックエンドポイントでも、フルゲートウェイでも機能します。

ask_pipeworx({ question: "your question about Browserless data" })

ゲートウェイが適切なツールを選択し、引数を自動的に入力します。

詳細

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。