Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Hwatu

von hongnoulVersion 0.6.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.hongnoul/hwatu

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Verification browser for coding agents: headless WebKit, DOM eval, screenshots, pixel-diff.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Entwicklertools

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

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.

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto hongnoul bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 4930 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 28 % der anderen 4930 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 4930 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Hwatu sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.6.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

von githubWeit verbreitet★ 34.245Aktualisiert vor 5 Tagen

Computer oder Cloud

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

von wonderwhy-erWeit verbreitet↓ 709.596/Wo.★ 10.225Aktualisiert vor 17 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

von cloudflareWachsend★ 4446Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft in der Cloud✓ mcp.cloudflare.com

README vom Entwickler

README öffnen

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.

hwatu

Headless UI verification for coding agents

hwatu is a headless verification harness for coding agents: a warm WebKit daemon driven over CLI, MCP, or one JSON line per Unix-socket connection. Instead of "looks right to me", the agent gets one-call verified page checks in ~35 ms, pixel-diff scores it can climb, animations as numbers, and headless windows that never steal focus, at any parallelism. Jcode drives it natively as its browser backend. When a check needs a human (a CAPTCHA, a judgment call), hwatu focus materializes the same live session as a real window.

Documents

  • Agent guide: protocol, primitives, verification loops
  • Benchmarks: every number, measured, with methodology
  • Vision: durable product principles, native platform strategy
  • Human guide: hwatu as a tiling-WM browser, keybinds, hand-off
  • Roadmap: portfolio priorities and product boundaries
  • AI verification
  • Tiling-WM browser
  • Shared platform
  • macOS research: measured WKWebView probes, competitor scan, and why macOS is verification-only
  • Continuous improvement: activation metric, feedback loop, weekly cadence
  • Launch kit: reusable copy, channels, and measurement plan

Install

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/hongnoul/hwatu/main/scripts/install.sh | bash

One static binary plus your distro's webkitgtk-6.0 (the installer checks). On Arch: yay -S hwatu. From source: cargo build --release.

Then connect an agent:

hwatu setup             # detect Claude Code, Cursor, Jcode, or MCP

Verification, not vibes

  • "Pixel-perfect" is a claim. `match_percent: 97.49` is a measurement.
  • One tool call per page check, ~35 ms. The same pass through warm-server Playwright is 5 calls and ~9x slower.
  • Headless by default. No window pops, no focus stolen, you keep typing.
  • One static binary + your distro's webkitgtk. No Node, no 170 MB Chromium download.

hwatu setup detects supported coding agents without changing their config. Choose a client explicitly:

hwatu doctor

hwatu setup --client claude --scope project --dry-run hwatu setup --client claude --scope project hwatu demo

Setup is previewable (--dry-run), idempotent, and reversible (--undo). Manual MCP configuration is one portable entry:

{ "mcpServers": { "hwatu": { "command": "hwatu", "args": ["mcp"] } } }

Or skip MCP: every command is a short CLI call or one newline-delimited JSON line over a Unix socket.

Connecting hwatu makes its tools available; a project instruction tells the agent when to use them. Add this to AGENTS.md, CLAUDE.md, or Cursor rules:

## Frontend verification

Use Hwatu after frontend changes. Exercise the affected user journey and verify its intended visible, navigational, or persisted result with expect. A successful click or clean console is not proof of success. Check console for additional JavaScript and request failures after verifying the outcome.

Then make the task's proof concrete:

Implement display-name editing on /settings. Use Hwatu to enter “Test User,”

save it, verify the visible success state, reload, confirm persistence, and report any console errors.

The verification loop:

hwatu --headless localhost:3000        # its window; you never see it

hwatu --headless staging.example.com # the reference

hwatu diff --id 2 --other 1 --heatmap /tmp/heat.png

{"match_percent":85.13,"regions":[{"x":0,"y":160,"w":2048,...}]}

hwatu motion --id 1 # the reference's animations, as numbers

easing cubic-bezier(0.25,1,0.5,1), 300ms, marquee 29.78px/s ...

...agent edits code...

hwatu diff --id 2 --other 1

{"match_percent":97.49} # climbing beats guessing

This loop took a clone of stripe.com's landing page from 85.1% to 98.8% pixel match. Reproduce it: scripts/demo/. A second real-agent scenario (four responsive viewport diffs, then live human hand-off) with evidence manifests: scripts/demo-aiuc/.

A full verification pass (open, load, eval, screenshot, close) is one command, one tool call, ~35 ms median (benchmarks):

hwatu check localhost:5173 --eval 'document.title' --shot=/tmp/after.png

{"title":"My App","eval":"My App","shot":"/tmp/after.png",

"console":[...],"load_ms":13,"total_ms":35}

For a repeatable repo-level contract that also owns the preflight, local dev server, responsive screenshots, source-staleness check, and evidence report:

hwatu verify .hwatu/about.verify.json

The same executor is exposed to MCP clients as verify_ui, so agent harnesses do not rebuild the orchestration loop. See the agent guide.

Generated HTML in hand and no server? hwatu render is the same one-call pass with the markup as input: no temp file, no python3 -m http.server:

echo '<h1>generated</h1>' | hwatu render --stdin --shot=/tmp/gen.png

{"rendered":true,"shot":"/tmp/gen.png","load_ms":5,"total_ms":28}

React to load, console, download, and window events without polling.

hwatu watch --kinds load,console

{"event":"load","seq":1,"window_id":7,"data":{"state":"started",...}}

MCP clients call subscribe_events for the same stream as notifications/hwatu/event. Full protocol and verification loops: agent guide.

Elsewhere, headless is decided at launch and a human can never see the session. In hwatu it is a window property, switchable live, in both directions: hwatu focus promotes any headless session to a real window for the human, state intact.

challenge is detection and hand-off only, by design: no solver APIs, no token injection, no fingerprint games.

The hand-off destination

The hand-off works because hwatu is also a real browser, built for tiling WMs. hwatu opens a window like your terminal opens a shell (your WM is the tab bar, there is none in the window): mainstream keybinds (ctrl+l, ctrl+f, ctrl+k palette, rebindable), native ad blocking (~119k EasyList rules compiled into WebKit's content-extension engine, zero JS in the request path), Chromium-curve scrolling, and unified shortform controls. Every window shares the one warm daemon (~56 MB per extra window), suspends when unfocused, and crash-restores at its last URL. Honest gaps: no Widevine or passkeys in WebKitGTK. WM configs (hyprland, sway, niri), keybinds, and setup: docs/human.md.

Features

  • Headless / background / focused as a *per-window* property, switchable live
  • Human hand-off: hwatu focus drops the live session into your tiling WM
  • Pixel-diff scoring: match percent + diff regions + heatmap (diff)
  • Animations as numbers: duration, easing, velocity (motion)
  • Deterministic animation frames: pin all animations at time t (seek)
  • Page state as JSON, tokens not pixels (snapshot)
  • Real input events with structured errors (click / type / scroll / upload)
  • JS errors, console output, failed requests (console)
  • Push event subscriptions as JSON lines or MCP notifications (watch)
  • One-call page assertions with polling (expect)
  • CAPTCHA / anti-bot detection with structured wait/resume (challenge)
  • MCP server, plain CLI, and a 1-line JSON socket protocol
  • A real browser as the hand-off destination: keybinds, media, ad blocking, crash restore

Why not Playwright or chrome-devtools-mcp?

Three ways to give an agent a browser:

How it runsWhat it costs the agent loop
Cold library (Playwright, launched per task)engine starts when the script doesfast to *call*, slow to *run*: every check pays engine startup; no state survives between tasks
Warm browser (your Chrome + devtools-mcp)a full human browser stays residentresources spent on tabs, extensions, sync, UI you never render, and its windows steal *your* focus while you work
hwatu"the coldest warm daemon": engine hot, everything else absent8 ms spawns, 35 ms verified checks, invisible until *you* ask to see it (focus), interruptible in both directions

hwatu keeps exactly what makes checks instant (engine, GPU context, compiled adblock, a prewarmed WebView) and nothing that serves a human *unless that human asked for a window*. That is why it idles warm without a tab bar, and why a kept-warm Playwright server driven the same way costs 341 ms per client to hwatu's 39 (benchmarks).

The second difference is what comes back. Playwright and chrome-devtools-mcp are automation APIs: they let an agent *drive* a browser, then hand back raw screenshots and DOM to eyeball. hwatu is a *verification* browser: the measurement primitives (check, diff, motion, expect) are built in, a window costs 13 ms, and headless is a window property, not a launch mode.

How hwatu compares

Legend: ✅ Yes / built-in · 🟡 Partial / limited · ❌ No

CapabilityPlaywrightchrome-devtools-mcphwatu
Verify pass (load + eval + screenshot), warm in-process82 msn/a35 ms
Verify pass as a warm *service* (fresh client per check)341 msn/a39 ms
Tool calls per verify pass551
Pixel-diff score + regions + heatmap🟡 1❌✅
Animations as numbers, pinned mid-flight❌ 2🟡 3✅
Headless ↔ headed on a *live* session❌❌✅
Human hand-off mid-session, state intact❌❌✅
No focus stealing at N parallel agents🟡 4🟡 4✅
CAPTCHA detection + structured wait/resume❌❌✅
No Node, no per-version browser download❌❌✅

1 toHaveScreenshot compares against stored goldens: pass/fail for test suites, not a score an agent can climb.

2 Standard practice is to disable animations or fast-forward to the end state to avoid flakes.

3 Raw CDP can query animation state, but there is no numeric summary of easing/velocity/keyframes.

4 Fine headless; every headed window pops and takes focus.

Comparison reflects each project at the time of writing;

corrections are welcome. Honest caveats: Playwright still wins

cold start (190 vs 435 ms, paid once per boot) and memory; hwatu

renders WebKit not Chromium (keep a Playwright matrix in CI for

engine-specific bugs), and it is Linux-only today. Full

head-to-head data and methodology:

[docs/benchmarks.md](docs/benchmarks.md

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen