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Browseract

Browseract

远程服务
github.com/browseract-ai浏览器自动化4031 周前更新
代码仓库

关于 Browseract

BrowserAct API Demo 是一个示例代码集合,展示如何通过 Python、Java 和 Node.js 调用 BrowserAct 的 Workflow API,以集成 AI 网页抓取与自动化能力。该仓库已被弃用,内容转为只读存档。

主要功能

  1. 01Python、Java、Node.js 三种语言示例
  2. 02覆盖 Workflow API 的各个端点
  3. 03提供运行并等待任务完成的场景示例
  4. 04通过环境变量读取 API 密钥

适用场景

  1. 01在应用中启动 BrowserAct 工作流任务并查询状态
  2. 02参考场景示例学习 Workflow API 的调用方式

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTP<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>需要授权

工具

详细介绍

⚠️ 此仓库已弃用

此仓库已停止维护。 项目已迁移至新位置:

➡️ browser-act/browseract-api-examples

请使用新仓库获取最新代码、错误修复和文档。

此仓库将作为只读存档继续保留。


BrowserAct API 示例集

License: MIT Java Node.js Python

AI 网页抓取与自动化 - 适用于任何网站,无需编写代码,不受限制,数据可靠

此仓库包含 BrowserAct 的完整 API 示例代码。BrowserAct 是一个 AI 驱动的网页抓取与自动化平台。这些示例展示了如何使用多种编程语言,将 BrowserAct 的 AI-Workflow 功能集成到应用程序中。

🚀 快速开始

🎯 新用户推荐

从基于场景的示例开始,了解完整工作流:

  • Python:Scenarios-Python - 组合多个 API 的完整示例
    • scenario_1_run_and_wait.py - 运行自定义工作流并等待完成
    • scenario_2_run_template_and_wait.py - 运行模板任务并等待完成(最适合初学者)
  • Java:Scenarios-Java - 组合多个 API 的完整示例
    • Scenario1RunAndWait.java - 运行自定义工作流并等待完成
    • Scenario2RunTemplateAndWait.java - 运行模板任务并等待完成
  • Node.js:Scenarios-NodeJs - 组合多个 API 的完整示例
    • scenario1_runAndWait.js - 运行自定义工作流并等待完成
    • scenario2_runTemplateAndWait.js - 运行模板任务并等待完成
📚 API 参考

选择你偏好的语言,探索各个 API 示例:

语言工作流 API场景示例快速开始
PythonWorkflow-PythonScenarios-Pythonpython Scenarios-Python/scenario_1_run_and_wait.py
JavaWorkflow-JavaScenarios-Javacd Scenarios-Java && mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.browseract.scenarios.Scenario1RunAndWait"
Node.jsWorkflow-NodeJsScenarios-NodeJsnode Scenarios-NodeJs/scenario1_runAndWait.js

📁 项目结构

browseract-api-demos/
├── Workflow-Python/       # Python Workflow API demos
├── Workflow-Java/         # Java Workflow API demos
├── Workflow-NodeJs/       # Node.js Workflow API demos
├── Scenarios-Python/     # Python scenario-based examples (recommended for new users)
├── Scenarios-Java/        # Java scenario-based examples (recommended for new users)
├── Scenarios-NodeJs/      # Node.js scenario-based examples (recommended for new users)
├── .gitignore             # Git ignore rules
└── README.md              # This file

🎯 什么是 BrowserAct?

BrowserAct 是一个 AI 驱动的网页抓取与自动化平台,提供两项核心功能:

🔄 AI-Workflow
  • 预定义模板:使用预构建工作流处理常见抓取任务
  • 自定义工作流:创建自己的自动化序列
  • 批量处理:高效处理多个 URL 和数据源

📚 API 功能

工作流 API 端点
端点方法描述
/v2/workflow/run-taskPOST启动新的工作流任务
/v2/workflow/stop-taskPUT永久终止任务
/v2/workflow/get-taskGET获取任务详细信息
/v2/workflow/get-task-statusGET仅获取任务状态
/v2/workflow/list-tasksGET列出所有任务
/v2/workflow/list-workflowsGET列出所有工作流
/v2/workflow/get-workflowGET获取工作流详情

🛠 语言支持

Python
  • 版本:Python 3.8+
  • 依赖项:用于 HTTP 请求的 requests
  • 特性:代码简洁易读,并提供全面的错误处理
  • 最适合:快速原型开发和数据科学工作流
Java
  • 版本:Java 8+
  • 构建工具:Maven
  • 依赖项:用于 JSON 处理的 Jackson、用于 HTTP 请求的 HttpURLConnection
  • 特性:符合企业级标准的代码,具有合理的包结构
  • 最适合:企业级应用和微服务
Node.js
  • 版本:Node.js 14+
  • 依赖项:内置的 https 模块
  • 特性:轻量级,采用异步优先的方式
  • 最适合:Web 应用和无服务器函数

🔧 配置

运行任何示例之前,你需要准备:

  1. API 密钥:从 BrowserAct Integrations 获取 API 密钥
  2. 工作流 ID(适用于 Workflow API):从 Workflow List 获取工作流 ID

更新每个示例文件中的配置:

  • 将 "app-abcdefghijklmn" 替换为你的实际 API 密钥
  • 将 1234567890 替换为你的实际工作流 ID

🔒 安全最佳实践

重要:示例中使用的是仅用于演示的占位 API 密钥。在生产环境中:

  1. 切勿在源代码中硬编码 API 密钥
  2. 使用环境变量或安全的配置文件
  3. 对 API 密钥保密并定期轮换
环境变量示例
# Python
import os
authorization = os.getenv("BROWSERACT_API_KEY")
// Java
String authorization = System.getenv("BROWSERACT_API_KEY");
// Node.js
const authorization = process.env.BROWSERACT_API_KEY;

📖 文档

🤝 支持

📄 许可证

此演示代码按原样提供,仅用于教育和开发用途,并遵循 MIT License。

🌟 特性

  • 多语言支持:提供 Python、Java 和 Node.js 实现
  • 完整的 API 覆盖:包含所有 BrowserAct API 端点
  • 可用于生产环境:符合企业级标准的代码,并提供合理的错误处理
  • 易于使用:可立即运行的简单示例
  • 文档完善:每种语言都配有全面的 README 文件
  • 遵循现代标准:遵循各语言的最佳实践

准备好开始了吗? 选择上面的语言,开始探索示例吧!🚀

访问 BrowserAct,进一步了解我们的 AI 驱动型网页抓取平台。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。