Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Undetectable browser automation for LLM agents, spoken over MCP.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"zendriver": {
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add zendriver -- uvx zendriver-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"zendriver": {
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"zendriver": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bituq bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.4) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
MCP server for Chrome DevTools
MCP server for browser use access
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Undetectable browser automation for LLM agents, spoken over MCP.
zendriver-mcp is an MCP server that gives your coding agent (Claude, Cursor, Gemini, Copilot) a real Chrome browser it can actually use on the real web - behind Cloudflare, behind login walls, on pages that detect and block WebDriver.
It's built on Zendriver, which speaks the Chrome DevTools Protocol directly instead of going through WebDriver. That means no navigator.webdriver flag, no headless telltales, and a fingerprint that looks like an ordinary Chrome install.
On top of that foundation, zendriver-mcp layers everything an agent needs to get work done: a token-efficient DOM walker, an accessibility tree with stable uids, performance traces, Lighthouse audits, heap snapshots, human-like input, device emulation, cookie round-tripping, and more - 96 tools across 22 modules.
.heapsnapshot format, Lighthouse audits via the Lighthouse CLI reusing the same browser.prefers-color-scheme.| Module | Tools |
|---|---|
browser | start, stop, status |
navigation | navigate, back, forward, reload, page info |
tabs | new / list / switch / close |
elements | click, type, clear, focus, select, upload |
query | find element(s), text, attributes, buttons, inputs |
content | HTML, text, interaction tree, scroll |
storage | cookies (document.cookie), localStorage |
logging | network + console logs, wait-for-request |
forms | fill form, submit, key press, mouse click |
utils | screenshot, execute JS, wait, security audit |
stealth | Cloudflare bypass, UA / locale / timezone / geolocation overrides |
humanlike | human_click, human_type, estimated_typing_duration |
emulation | viewport, device presets, CPU + network throttle, media |
devtools | start/stop trace, take heap snapshot |
lighthouse | run audit, check CLI availability |
screencast | start / stop (writes frame directory) |
accessibility | AX snapshot with stable uids, click_by_uid, describe_uid |
cookies | export / import / list / clear (CDP-level, all origins) |
network_control | block URLs, extra headers, bypass service worker |
permissions | grant / reset, list names |
proxy | configure / clear (restarts browser with proxy args) |
interception | mock_response, fail_requests, list, stop |
screencast | + export_screencast_mp4, check_ffmpeg_available |
Full signatures live in the docstrings of src/tools/*.py and are auto-listed by the MCP handshake.
Published on PyPI: https://pypi.org/project/zendriver-mcp/.
Requires Python 3.10+ and a Chrome / Chromium install.
# Zero-setup, re-resolves on every run - great for Claude Desktop configs
uvx zendriver-mcp
uv tool install zendriver-mcp pipx install zendriver-mcp pip install zendriver-mcp
{
"mcpServers": { "zendriver": { "command": "uvx", "args": ["zendriver-mcp"] } } }
No clone, no --directory, no absolute path. If you prefer a permanent install instead, swap "command": "uvx" for "command": "zendriver-mcp" after running uv tool install zendriver-mcp.
Working on zendriver-mcp itself? Clone + uv sync, then point your MCP client at the checkout:
{
"mcpServers": { "zendriver": { "command": "uv", "args": ["--directory", "/absolute/path/to/zendriver-mcp", "run", "zendriver-mcp"] } } }
Optional flags on the CLI:
--browser-path /path/to/chrome - point at a specific Chrome binary--transport stdio - only stdio for now; SSE/HTTP arrive when upstream mcp ships stable support# Ask the browser to start, log in once, save the session.
await start_browser() await navigate("https://example.com/login") await fill_form({"#email": "me@me.com", "#pw": "..."}) await export_cookies("~/sessions/example.json")
await start_browser() await import_cookies("~/sessions/example.json") await navigate("https://example.com/dashboard")
snap = await get_accessibility_snapshot() await click_by_uid("ax_1b2c3d4e")
await start_trace() await human_click(selector="#buy-now") await stop_trace("/tmp/buy-flow.json") # loads in Chrome DevTools
await run_lighthouse("https://example.com", form_factor="mobile")
The interaction tree emits compact rows like {"id": 1, "t": "btn", "l": "Search", "r": "hdr"}:
t (type), l (label), r (region)aria-label, aria-labelledby, associated , placeholder, text, title, althdr, nav, main, side, ftr, dlgbutton -> btn, checkbox -> chk, etc.Reported reduction on perplexity.ai: ~96% fewer tokens than raw HTML (~11k -> ~400).
For flows that span multiple actions, prefer get_accessibility_snapshot + click_by_uid - the uids stay valid as long as the underlying backend node survives, even across re-renders.
uv sync
uv run ruff check . uv run ruff format --check . uv run mypy src uv run pytest
CI runs the same four on every push and PR.
Everything on the original roadmap shipped in the 0.2 / 0.3 releases:
Fetch.enable)--proxy-server)ToolResponse envelope adopted in rich-output toolsDocumentation site: [https://bituq.github.io/zendriver-mcp/](https://bituq.github.io/zendriver-mcp/)
What's next is driven by actual usage. Ideas on deck:
mock_responseFetch.enable with patterns (faster than our "match all then filter")MIT. See LICENSE.