Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
220 browser automation tools for Chrome, Edge, and Firefox via CDP + BiDi. 100% Python.
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": {
"wavexis": {
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add wavexis -- uvx wavexis-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"wavexis": {
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-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": {
"wavexis": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-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 MathiasPaulenko 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 (1.6.24) kam vor 3 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
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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.
MCP server — 220 browser automation tools for LLMs
Chrome + Firefox · CDP + BiDi · 100% Python · zero Node.js · zero Chromium download
English | 简体中文 | 日本語
MCP server that exposes the wavexis browser automation library to LLMs. 220 tools across 13 capability tiers. No Node.js, no Chromium download — uses your existing Chrome/Edge. 100% Python.
30 seconds to your first screenshot. Add this to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "uvx", "args": ["wavexis-mcp", "--caps", "all"] } } }
Then ask your LLM:
*"Take a full-page screenshot of https://example.com"*
The LLM calls wavexis_screenshot(url="https://example.com", full_page=true) and returns the screenshot. No Node.js, no Chromium download, no setup beyond the config above.
WaveXisMCP wraps the wavexis browser automation library and exposes it as an MCP server. You don't need Node.js, Playwright, or a separate Chromium download — WaveXisMCP launches your existing Chrome or Edge installation directly.
--caps. Start with core (72 tools), add tiers as neededstealth=true hides navigator.webdriver, fakes plugins/languages/chrome runtimesuggestion field so the LLM self-corrects without human helpYou (natural language)
→ LLM decides which tool to call → WaveXisMCP receives the tool call → wavexis library executes it via CDP or BiDi → Chrome/Edge/Firefox performs the action ← Result returned as JSON (text, base64, file path) ← JSON passed back to LLM ← LLM summarizes the result for you
The LLM never sees the browser directly. It only sees tool definitions (name, description, parameters) and JSON responses. This means any MCP-compatible LLM client works out of the box — no custom integrations needed.
url parameter. The browser launches, executes, and closes automatically.core (72 tools) to all (220 tools). Enable only what you need via --caps.suggestion field that tells the LLM what to do next, enabling self-correction without human intervention.pip install wavexis-mcp
The CDP backend (Chromium) is included by default. For the BiDi backend (Firefox):
pip install "wavexis-mcp[bidi]"
Or run without installing (recommended):
uvx wavexis-mcp
Add to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "uvx", "args": ["wavexis-mcp", "--caps", "all"] } } }
Or with pip:
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "wavexis-mcp", "args": ["--caps", "all"] } } }
Call any tool with a url parameter — the browser launches, executes, and closes automatically:
wavexis_screenshot(url="https://example.com", full_page=true)
Open a session, chain multiple actions, close when done:
wavexis_session_open(backend="cdp", headless=false)
→ {"session_id": "abc-123"}
wavexis_navigate(session_id="abc-123", url="https://example.com") wavexis_click(session_id="abc-123", selector="#login") wavexis_screenshot(session_id="abc-123") wavexis_session_close(session_id="abc-123")
Use wavexis_act to interact with pages using natural language:
wavexis_session_open(backend="cdp")
wavexis_navigate(session_id="abc-123", url="https://example.com") wavexis_act(session_id="abc-123", instruction="click the login button") → {"action": "click", "element": {"ref": "el-3", "role": "button", "name": "Login"}, "status": "ok"}
The wavexis_act tool takes an a11y snapshot, matches the instruction to an element using keyword scoring, and executes the detected action (click, type, fill, hover). No external LLM calls — pure heuristic matching.
| Tier | Flag | Tools | Key features |
|---|---|---|---|
| Core | always on | 72 | Session, navigation, screenshot, PDF, scrape, eval, DOM, input, cookies, tabs, NL interaction, iframe, shadow DOM, events |
| Network | --caps=network | 20 | Headers, UA, block, throttle, cache, HAR, intercept, mock, modify req/resp, request body, replay HAR, request list |
| Storage | --caps=storage | 18 | localStorage, sessionStorage, cache storage, IndexedDB, state save/restore |
| Emulation | --caps=emulation | 9 | Device, viewport, geolocation, timezone, dark mode, locale, CPU, touch, sensors |
| A11y | --caps=a11y | 4 | Accessibility tree snapshot, node traversal, axe-core audit |
| Interactions | --caps=interactions | 5 | Dialogs, downloads, permissions |
| DevTools | --caps=devtools | 31 | Performance, CSS, debugging, overlay, console, security, window mgmt, combined trace, annotated screenshot |
| Vision | --caps=vision | 7 | Coordinate-based mouse (pixel-precise) |
| Video | --caps=video | 4 | Video recording, chapters, action overlay |
| Testing | --caps=testing | 6 | Assertions, locator generation |
| Workflows | --caps=workflows | 6 | Multi-action YAML, raw CDP/BiDi, browser context CRUD |
| Data | --caps=data | 7 | Codegen, Lighthouse audit, extract, websocket intercept, crawl, visual diff, core web vitals |
| Experimental | --caps=experimental | 31 | Service workers, animations, WebAuthn, WebAudio, media, cast, bluetooth, extensions, prefs |
| Total | --caps=all | 220 |
Default: --caps=core (72 tools). Enable all: --caps=all. Enable specific: --caps=network,storage,emulation.
Tip: Start with
--caps coreand add tiers as needed. Each tier adds tool definitions to the LLM's context, which consumes tokens. For most tasks,core,network,storage(110 tools) is a good balance.
WaveXisMCP supports two backends with full feature parity:
pip install "wavexis-mcp[bidi]"Select per session:
# CDP (default, Chrome/Edge only)
wavexis_session_open(backend="cdp")
wavexis_session_open(backend="bidi", browser="chrome")
wavexis_session_open(backend="bidi", browser="firefox")
Use connect_existing=True to launch Chrome with --remote-debugging-port and connect to it. Useful for reusing a browser profile with logged-in sessions:
# Launch Chrome with debug port and connect via CDP
wavexis_session_open(connect_existing=true)
wavexis_session_open(connect_existing=true, user_data_dir="C:/Users/me/ChromeProfile")
Chrome is launched headed (headless is ignored). The browser subprocess is terminated when the session is closed.
Chain multiple actions in a single tool call by passing a YAML string:
wavexis_multi_action(
config=""" actions:
""", session_id="abc-123" )
Supported action types: navigate, screenshot, eval, click, type, fill. Set continue_on_error: true to keep executing on failures.
Resources (read-only browser state):
wavexis://session/{id}/url — current page URLwavexis://session/{id}/cookies — cookies as JSONwavexis://session/{id}/console — console messageswavexis://session/{id}/tabs — open tabsPrompts (workflow templates):
scrape_page(url, selector) — scrape and extract contentaudit_page(url) — full a11y + performance auditfill_form(url, fields) — fill a form on a pagedebug_page(url) — debug console, network, performanceRun WaveXisMCP as an HTTP server for CI/CD, shared instances, or Docker:
# HTTP on localhost
wavexis-mcp --transport http --port 8765
wavexis-mcp --transport http --port 8765 --caps all
wavexis-mcp --transport http --allow-remote --port 8765
Binds to 127.0.0.1 by default. Use `-
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo