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
- 01Python、Java、Node.js 三种语言示例
- 02覆盖 Workflow API 的各个端点
- 03提供运行并等待任务完成的场景示例
- 04通过环境变量读取 API 密钥
适用场景
- 01在应用中启动 BrowserAct 工作流任务并查询状态
- 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。
<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>claude mcp add --transport http browseract <BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>{"mcpServers":{"browseract":{"type":"http","url":"<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"browseract":{"type":"http","url":"<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"browseract":{"type":"http","url":"<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>"}}}{"mcpServers":{"browseract":{"serverUrl":"<BROWSERACT_MCP_SERVER_URL>"}}}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。
<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
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 |
|---|---|---|---|
| Python | Workflow-Python | Scenarios-Python | python Scenarios-Python/scenario_1_run_and_wait.py |
| Java | Workflow-Java | Scenarios-Java | cd Scenarios-Java && mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.browseract.scenarios.Scenario1RunAndWait" |
| Node.js | Workflow-NodeJs | Scenarios-NodeJs | node 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-task | POST | 启动新的工作流任务 |
/v2/workflow/stop-task | PUT | 永久终止任务 |
/v2/workflow/get-task | GET | 获取任务详细信息 |
/v2/workflow/get-task-status | GET | 仅获取任务状态 |
/v2/workflow/list-tasks | GET | 列出所有任务 |
/v2/workflow/list-workflows | GET | 列出所有工作流 |
/v2/workflow/get-workflow | GET | 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:
- API 密钥:从 BrowserAct Integrations 获取 API 密钥
- 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:
- 切勿在源代码中硬编码 API 密钥
- 使用环境变量或安全的配置文件
- 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
- API 文档:BrowserAct API Docs
- Workflow API:Workflow API Reference
🤝 支持
- Discord 社区:加入我们的 Discord
- 电子邮件支持:[email protected]
- GitHub Issues:报告错误或申请功能
📄 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。
评论
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。