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MCP server w/ Browser Use

MCP server w/ Browser Use

本地服务
github.com/JovaniPink浏览器自动化623 周前更新

关于 MCP server w/ Browser Use

MCP Browser Use Server 是一个基于 FastAPI 的 MCP 服务,将 browser-use 浏览器自动化库封装为 MCP 工具。它面向希望通过 Claude Desktop 等客户端执行网页任务的用户,并通过集中配置与安全边界设计与上游库解耦。

主要功能

  1. 01暴露 run_browser_agent 工具
  2. 02基于自然语言指令执行浏览器操作
  3. 03通过环境变量集中配置浏览器会话
  4. 04支持代理、持久化配置文件与 Chromium 参数
  5. 05会话结束后自动清理浏览器资源

适用场景

  1. 01通过 MCP 客户端让 Agent 完成网页表单填写
  2. 02自动截图并读取页面内容
  3. 03在本地或受控环境中执行浏览器自动化任务

MCP 相关

该项目是一个 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露 run_browser_agent 工具,客户端传入任务描述后,服务返回浏览器 Agent 的最终结果。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MCP Browser Use 服务

smithery badge

将 browser-use 接入 Claude Desktop 和其他兼容 MCP 的客户端的模型上下文协议(MCP)服务。

Browser Use Server MCP server

概览

此代码仓库提供了一个基于 browser-use 自动化引擎的 Beta 版 MCP 封装。它公开了一个 MCP 工具(run_browser_agent),用于协调浏览器会话、执行 browser-use Agent,并将最终结果返回给客户端。该结构将配置集中在一处,便于测试安全边界,并将上游 browser-use 迁移与 MCP 接口隔离开来。

主要功能
  • 自动化浏览 – 通过 browser-use 执行自然语言指令,浏览网页、与表单交互、控制标签页、截取屏幕截图并读取页面内容。
  • Agent 生命周期管理 – CustomAgent 封装 browser-use 的基础 Agent,增加历史记录导出、更丰富的提示词,以及各次运行中一致的错误处理。
  • 集中管理浏览器配置 – create_browser_session 将环境变量转换为可直接使用的 BrowserSession,无需修改 Agent 逻辑即可启用持久化配置文件、代理和自定义 Chromium 标志。
  • FastMCP 集成 – server.py 注册 MCP 工具、规范化配置,并确保始终清理浏览器会话。
  • 客户端辅助工具 – client.py 包含异步辅助工具,供测试或其他希望在进程内运行 MCP 服务的 Python 进程使用。
项目结构
.
├── documentation/
│   ├── CONFIGURATION.md      # Detailed configuration reference
│   └── SECURITY.md           # Security considerations for running the server
├── sample.env.env           # Example environment variables for local development
├── src/mcp_browser_use/
│   ├── agent/                # Custom agent, prompts, message history, and views
│   ├── browser/              # Browser session factory and persistence helpers
│   ├── controller/           # Custom controller extensions for clipboard actions
│   ├── utils/                # LLM factory, agent state helpers, encoding utilities
│   ├── client.py             # Async helper for connecting to the FastMCP app
│   └── server.py             # FastMCP app and the `run_browser_agent` tool
└── tests/                    # Unit tests covering server helpers and agent features

入门指南

要求
  • Python 3.11+
  • Google Chrome 或 Chromium(用于本地自动化)
  • uv,用于依赖管理(推荐)
  • 可选:Claude Desktop 或其他兼容 MCP 的客户端,用于集成测试
安装
git clone https://github.com/JovaniPink/mcp-browser-use.git
cd mcp-browser-use
uv sync

将 sample.env.env 复制为 .env(或通过其他方式导出变量),并且只更新计划使用的提供方。切勿提交填写了内容的 .env 文件。

启动服务
uv run mcp-browser-use

该命令会调用 pyproject.toml 中定义的控制台脚本,启动 FastMCP 应用,并注册 run_browser_agent 工具。

与 Claude Desktop 配合使用

服务启动后,你可以在 Claude Desktop 中注册该服务,例如:

"mcpServers": {
  "mcp_server_browser_use": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-browser-use"],
    "env": {
      "MCP_MODEL_PROVIDER": "anthropic",
      "MCP_MODEL_NAME": "claude-3-5-sonnet-20241022"
    }
  }
}
调试

如需交互式调试,请使用 MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/project run mcp-browser-use

Inspector 会输出一个 URL,你可以在浏览器中打开它,实时查看工具调用和响应。

配置

环境变量及其默认值的完整列表请参阅 documentation/CONFIGURATION.md。主要配置包括:

  • MCP_MODEL_PROVIDER、MCP_MODEL_NAME、MCP_TEMPERATURE、MCP_MAX_STEPS、MCP_MAX_ACTIONS_PER_STEP 和 MCP_USE_VISION,用于控制大模型和 Agent 运行。
  • 提供方专用的 API 密钥和端点(ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、AZURE_OPENAI_API_KEY 等)。
  • 浏览器运行时标志(BROWSER_USE_HEADLESS、BROWSER_USE_EXTRA_CHROMIUM_ARGS、CHROME_PERSISTENT_SESSION、BROWSER_USE_PROXY_URL 等)。

使用 .env 搭配 python-dotenv,或使用你偏好的密钥管理器,避免将凭据纳入源代码管理。

运行测试

uv run python -m pytest -q

测试涵盖自定义 Agent 行为、浏览器配置、MCP 输入限制、密钥脱敏和实用工具。依赖更新不能仅因导入或单元测试通过就视为可以合并;解析后的环境还必须通过依赖项和安全检查。

安全

远程控制完整的浏览器实例可能会让操作者广泛访问主机。将服务暴露到不受信任的环境之前,请先阅读 documentation/SECURITY.md。 完整的文档索引和当前生效的依赖决策记录见 documentation/README.md。

MCP 工具会在分配模型或浏览器会话之前,对任务和上下文输入进行裁剪并限制其大小。 运行时步骤限制受到约束,调试日志中会省略代理设置,并会对 CDP 端点值进行脱敏,因为其中可能包含凭据。

Python 3.14/browser-use 依赖迁移仍在等待#45的处理,直至上游允许使用已修补的传递依赖版本。请勿强制设置不兼容的覆盖项,也不要忽略审计结果。

贡献

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支:git checkout -b my-new-feature
  3. 提交更改:git commit -m 'Add some feature'
  4. 推送到该分支:git push origin my-new-feature
  5. 发起拉取请求

欢迎提交 Bug 报告和功能建议——适用时请附上日志和复现步骤。

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第一次接触 MCP?

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。