Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Token-first headless browser for AIs. Extracts a tiny semantic graph, cutting HTML bloat by 95%.
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.
SUBSTRATE_PROXY, SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH, SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHTDu 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": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add substrate-browser --env SUBSTRATE_PROXY=your-value --env SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH=your-value --env SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT=your-value -- npx -y substrate-browserTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}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": {
"substrate-browser": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}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.
SUBSTRATE_PROXY envSUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH envSUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT envDiese 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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto manuelinuxkr 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 (2.0.2) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
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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.
Stop wasting 48K tokens to read a webpage. Substrate compresses a typical content page into roughly 1–4K tokens your LLM can actually use — vs. ~48K of raw HTML.
Substrate is an MCP server that gives your AI agent eyes and hands on the web. It extracts a compressed semantic graph of any webpage — buttons, inputs, links, dropdowns, checkboxes — with precise pixel coordinates, and handles clicking, typing, and selection via spatial coordinates. No CSS selectors. No xpaths. No hallucination.
Every other browser automation approach burns tokens on noise:
| Approach | Tokens | Extraction | What Your LLM Gets |
|---|---|---|---|
Raw HTML (page.content()) | ~48,000 | 5ms | Full DOM tree — scripts, styles, hidden elements, ad markup. LLM drowns in noise and hallucinates clicks on invisible elements. |
| Vision (screenshot + OCR) | ~8,000 | ~800ms | A pixel blob. LLM can "see" the page but can't target anything precisely. Clicks land 20px off. Forms fail. |
| Substrate | ~1,000–4,000 | ~10–30ms | Structured JSON: what each element is, where it is, what state it's in. LLM clicks the right thing on the first try. |
The math: a ~110-element content page (say, Wikipedia) compresses to roughly ~2,300 tokens — about 1.8% of a typical 128K context window. You can fit roughly ~55 page extractions before the LLM runs out of room. With raw HTML, you get 2.
*Token figures are order-of-magnitude, measured live on representative pages (example.com ~84 tok, Wikipedia ~3.5K, Hacker News front page ~4.4K, extraction 8–58ms). They scale with page density; the extractor caps output at MAX_ELEMENTS=400, so very dense pages are truncated rather than emitted in full. The math is arithmetic: on a ~2.3K-token page, ⌊128K/2.3K⌋ ≈ 55 extractions.*
The real win — shorter action loops:
Without Substrate: With Substrate:
navigate → screenshot navigate → "I see a button" → click (wrong) → {btn id=3 "Submit" [640,400]} → screenshot → "ah, more right" → click(3) → done. → click → "not that either" → screenshot → ... 2 tool calls. Task complete. 8-12 tool calls. Task complete.
That's not a marginal improvement. That's 5-6x fewer API calls, 5-6x less latency, and 5-6x lower cost per web task.
Substrate runs as a headless Chromium browser via the Model Context Protocol (MCP). Your LLM agent talks to it through 10 simple tools:
| Tool | What It Does |
|---|---|
navigate | Load a URL, get back the page graph (capped at 400 elements) |
click | Click any element by its numeric ID |
type_text | Type into an input field (auto-clears first) |
select_option | Pick a dropdown option by value |
press_key | Press a keyboard key (Escape, Enter, Tab, arrows, modifiers) |
scroll | Scroll up/down by 80% of viewport |
screenshot | Get a visual snapshot + the graph together |
go_back / go_forward | Browser history navigation |
get_current_url | Check where you are |
Every navigation and interaction tool returns the same compressed graph (get_current_url returns just the URL; screenshot returns the image plus the graph). Your LLM reads the graph, picks an element ID, and calls the next tool. No image interpretation. No HTML parsing. Just IDs and coordinates.
Substrate is a standalone Model Context Protocol (MCP) server. You do not need to write code to use it — you just plug it into your AI assistant.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonsubstrate-browser server to the mcpServers block:{
"mcpServers": { "substrate-browser": { "command": "npx", "args": ["-y", "substrate-browser"] } } }
3. Restart Claude Desktop. You will now see the 10 browser tools available (a small hammer icon) and you can ask Claude to "Go to example.com and tell me what you see".
*(Note: Playwright will automatically download the Chromium binary on the very first run. This requires Node.js 20+ installed on your system).*
If you want to modify the extraction logic or add your own tools:
git clone https://github.com/manuelinuxkr/substrate-b.git
cd substrate-b npm install npx playwright install chromium npm run build npm start
MIT