Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
作者提供的说明(英文原文)
Is your website ready for AI agents? Free preview: 0-100 score, A-F grade and category scores.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentfit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agentfit",
"mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add agentfit -- npx -y @reneturcios/agentfit mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentfit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agentfit",
"mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"agentfit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agentfit",
"mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月9日
注册名称已通过 GitHub 账户 CloudCorpRecords 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.0)于5天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js, Docker。
同一分类中有:Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Is your website ready for AI agents? agentfit asks the AgentReady service for its free preview of a site: a 0-100 score, an A-F grade and category scores covering things like agent access, readable content, discovery and agent interfaces. The score is the upstream's — nothing is computed, trimmed, renamed or summarised locally; the response body comes back exactly as the service returned it.
AgentReady also offers x402-paid routes (/v1/lite at $0.005 and /v1/audit at $0.03, paid in USDC), and its original stdio server pays for the full audit per call when a wallet private key is supplied through AGENTREADY_X402_PRIVATE_KEY. This rebuild implements none of that. It calls only the documented free route, GET /v1/preview?url=, which is the original server's own default behaviour without the key. The paid routes and the wallet-key mode are omitted entirely: this build holds no payment instrument, never reads AGENTREADY_X402_PRIVATE_KEY or any other wallet or payment environment variable, and never sends an Authorization header.
The free preview is limited upstream to 10 requests per minute per IP; a 429 (like any other non-2xx reply) surfaces as agentready error: HTTP 429.
Two environment variables control the client (both are this rebuild's own, labelled):
AGENTREADY_API_URL (optional) — API base URL. Defaults to https://api.youraitools.co/agentready; a trailing slash is stripped.AGENTREADY_TIMEOUT_MS (optional) — per-request timeout in milliseconds, enforced with an AbortController. Defaults to 30000.audit_website — is this website ready for AI agents? Returns the free preview: a 0-100 score, an A-F grade and category scores. Takes one required argument, url (the documented REST parameter; the MCP-layer argument name is a labelled reconstruction, because the hosted MCP endpoint did not answer during spec capture).An upstream non-2xx reply fails with agentready error: HTTP — that is how the upstream's 400 (bad, private or internal URL), 422 (unresolvable host) and 429 (preview rate limit) answers surface. An unreachable service, including a timeout, fails with agentready unreachable.
The tool is a subcommand taking one JSON argument string:
npx @reneturcios/agentfit audit_website '{"url":"https://example.com"}'
npx @reneturcios/agentfit --version
Output is the tool's result text (the upstream body on success). Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error, 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/agentfit mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "agentfit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/agentfit", "mcp"] } } }
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agentfit
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/agentfit audit_website '{"url":"https://example.com"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source
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