关于 browser-mcp
browser-mcp 为兼容 MCP 的 Agent 提供通过 Playwright 驱动的托管 Chromium 浏览器。它结合网页交互与截图,并提供用户隔离会话及加密凭据,支持需要登录的网站。
主要功能
- 01浏览网页、点击并输入
- 02读取页面文本和无障碍快照
- 03截取页面截图
- 04按用户隔离浏览器会话
- 05加密存储凭据并自动填写
适用场景
- 01通过 Agent 搜索或操作网站
- 02检查页面内容和无障碍元素
- 03登录网站时避免向大模型暴露密码
- 04截取浏览器页面供审核
MCP 相关
它通过带 Bearer 身份验证的托管端点,向 MCP 客户端提供浏览器会话和交互工具。Agent 可浏览页面、操作元素、读取内容并管理已保存凭据。
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。
https://browser.regiq.in/api/mcpclaude mcp add --transport http shreyas-profile-browser https://browser.regiq.in/api/mcp{"mcpServers":{"shreyas-profile-browser":{"type":"http","url":"https://browser.regiq.in/api/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"shreyas-profile-browser":{"type":"http","url":"https://browser.regiq.in/api/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"shreyas-profile-browser":{"type":"http","url":"https://browser.regiq.in/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"shreyas-profile-browser":{"serverUrl":"https://browser.regiq.in/api/mcp"}}}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。
https://browser.regiq.in/api/mcp需要授权工具
详细介绍
browser-mcp
托管的 Chrome,作为 MCP 技能。 为任何兼容 MCP 的 Agent(Claude Desktop、Cursor、自定义脚本)提供一个可操控的真实 Chromium 浏览器——导航、点击、输入、快照、读取页面、截图。采用类似人类的行为模式,为每位用户隔离会话,并加密存储凭据,因此登录受限的网站也能正常使用,且不会向大模型泄露密码。
- 真实 Chromium,通过 Playwright 在我们的服务器上运行。不是仅限无头模式的技巧——提供完整的浏览器上下文。
- 默认启用隐身模式——修补最常见的机器人检测特征(navigator.webdriver、plugins、chrome runtime)。无法完全抵御 Cloudflare Turnstile 等严苛防护;v0.2 将加入代理和 CAPTCHA 求解功能。
- 按用户隔离——每位用户使用独立的 BrowserContext,避免账号之间泄露 Cookie 和 localStorage。
- 加密凭据——静态数据使用 AES-256-GCM 加密。
use_credentials会在服务端将密码输入页面;大模型永远看不到密码。 - 我们的技术栈中不包含大模型——你的 Agent 负责思考,我们只负责操控浏览器。
托管于 browser.regiq.in。
使用方法
-
访问 https://browser.regiq.in,并使用 Google 或 GitHub 登录。
-
在控制面板中生成 MCP API 密钥。
-
将以下内容添加到 Claude Desktop 的
claude_desktop_config.json中:{ "mcpServers": { "browser": { "url": "https://browser.regiq.in/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_KEY_HERE" } } } } -
重启 Claude Desktop。向它提出请求:“打开 workit.info,搜索 Cambridge 的实习职位。” 你的 Agent 会调用浏览器工具并操控页面。
工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
browser_new_session() | 启动会话;返回 sessionId。空闲超时为 15 分钟。 |
browser_close_session(sessionId) | 清理会话。 |
browser_navigate(sessionId, url) | 前往 URL,并等待 DOMContentLoaded。 |
browser_snapshot(sessionId) | 返回包含各元素 uid 的无障碍树。 |
browser_click(sessionId, uid) | 根据 uid 点击元素。 |
browser_type(sessionId, uid, text) | 根据 uid 填写输入框。 |
browser_press_key(sessionId, key) | 按下键盘按键:Enter、Tab、Control+A 等。 |
browser_wait_for(sessionId, selector) | 等待 CSS 选择器对应的元素出现。 |
browser_read_page(sessionId) | 返回纯文本页面内容(上限为 20 KB)。 |
browser_screenshot(sessionId) | 返回 base64 编码的 PNG。 |
save_credentials(domain, username, password) | 加密并保存某个网站的登录凭据。 |
use_credentials(sessionId, domain, usernameSelector, passwordSelector) | 将已保存的凭据输入登录表单。绝不返回密码。 |
list_saved_credentials() | 查看已保存的凭据(仅显示域名和用户名)。 |
处理需要登录的网站
你的 Agent 会看到一个登录表单。流程如下:
- 检查是否已保存凭据——
list_saved_credentials()。 - 如果已保存该域名的凭据——调用
use_credentials(sessionId, "workit.info", "input[name=email]", "input[type=password]")。服务端会解密并输入凭据。然后点击提交按钮。 - 如果未保存——告知用户:“我需要你的 workit.info 登录信息才能继续。请在 https://browser.regiq.in/dashboard 保存,然后再问我。”
在 MVP 阶段,用户必须通过控制面板保存凭据。v0.2 将允许 Agent 通过配对通道请求凭据(例如通过 telegram-mcp)。
自托管
你需要:
- Docker + Compose
- Google 或 GitHub OAuth 客户端
- 公共 HTTPS 域名(Cloudflare Tunnel 或
ngrok http 3013) - 约 4 GB RAM(Playwright + Chromium)
git clone https://github.com/globalion/browser-mcp
cd browser-mcp
cp .env.example .env
# fill NEXTAUTH_SECRET, GOOGLE_/GITHUB_*, PUBLIC_BASE_URL,
# and generate CRED_ENCRYPTION_KEY with `openssl rand -hex 32`
docker compose up -d
# open http://localhost:3013
架构
Your MCP agent → /api/mcp (Bearer auth) → In-memory session Map → Playwright BrowserContext
↕
Postgres (audit + credentials, AES-256-GCM)
会话保存在容器内存中。重启会终止所有活动会话——用户只需再次调用 browser_new_session。会话空闲 15 分钟后,上下文会自动关闭以释放 RAM。
规避机器人检测——现实预期
隐身初始化脚本会移除 navigator.webdriver,添加伪造插件,暴露 window.chrome.runtime,并修补通知权限异常。结合真正的 Chromium 二进制文件(而非仅无头模式)以及真实的视口、UA 和时区设置,即可通过大多数公开网站的检测。
采用严格反机器人检测的网站(Cloudflare Turnstile、PerimeterX、DataDome)仍会识别出来。要绕过这些检测,你需要:
- 住宅代理(Bright Data 等服务约 50 美元/月)
- CAPTCHA 求解(通过 2captcha,每次求解约 0.001 美元)
- 更复杂的指纹伪装
这些属于 v0.2 阶段的内容。目前,请在没有主动搜寻机器人的网站上使用 browser-mcp。
许可证
MIT。
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。