Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Plain-English browser tests for AI agents: real Chrome, deterministic verdicts. Free, no API keys.
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.
ANTHROPIC_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"browserbash": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"browserbash-cli"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add browserbash --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- npx -y browserbash-cliTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"browserbash": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"browserbash-cli"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "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": {
"browserbash": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"browserbash-cli"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "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.
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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto PramodDutta 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.
Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY
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 (1.5.1) kam vor 4 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.
Plain-English browser automation. No selectors. Free and open-source.
You write a plain-English objective. An AI agent drives a real Chrome browser step by step — no selectors, no scripts. Ollama-first, so it runs on free local models with no API keys and nothing ever leaves your machine.
npm install -g browserbash-cli
browserbash run "Open news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"
[Website](https://browserbash.com) · [Docs / Learn](https://browserbash.com/learn) · [Tutorials](https://browserbash.com/tutorials) · [npm](https://www.npmjs.com/package/browserbash-cli)
Both layers are swappable: the engine interprets the English, the provider runs the browser.
| Engine | What it is | License |
|---|---|---|
stagehand (default) | Stagehand — open-source AI browser automation framework by Browserbase. act/extract/observe/agent primitives, self-healing, supports Anthropic/OpenAI/Google models. | MIT |
builtin | In-repo Anthropic tool-use loop driving Playwright. Used automatically for grids Stagehand can't attach to (LambdaTest, BrowserStack). | Apache-2.0 |
| Provider | Where the browser runs | Engine | Auth |
|---|---|---|---|
local (default) | Chromium/Chrome on this machine | stagehand or builtin | none |
cdp | Any Chrome DevTools Protocol endpoint (your grid, docker, Playwright MCP-managed browser) | stagehand or builtin | none |
browserbase | Browserbase cloud browsers | stagehand only | BROWSERBASE_API_KEY / BROWSERBASE_PROJECT_ID |
lambdatest | LambdaTest / TestMu AI cloud grid | builtin (auto) | LT_USERNAME / LT_ACCESS_KEY |
browserstack | BrowserStack Automate cloud grid | builtin (auto) | BROWSERSTACK_USERNAME / BROWSERSTACK_ACCESS_KEY |
Default model is auto, resolved in this order:
ollama/ — free, open source, no keysANTHROPIC_API_KEY set → claude-opus-4-8OPENAI_API_KEY set → openai/gpt-4.1| Backend | Model flag | Needs |
|---|---|---|
| Ollama — local, free, OSS (preferred) | auto or ollama/ e.g. ollama/qwen3 | Ollama running; OLLAMA_BASE_URL to override http://localhost:11434/v1, OLLAMA_MODEL to pin auto-detection. Same flag works for any OpenAI-compatible server (vLLM, LM Studio, llama.cpp). |
| Anthropic | claude-opus-4-8 | ANTHROPIC_API_KEY |
| OpenAI / Google | openai/gpt-4.1, google/gemini-2.5-flash | provider key (Stagehand engine) |
| OpenRouter — hundreds of models, one key | openrouter/ / e.g. openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6, openrouter/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct | OPENROUTER_API_KEY (https://openrouter.ai/keys); override endpoint with OPENROUTER_BASE_URL |
| Anthropic-compatible gateway | claude-* + ANTHROPIC_BASE_URL | builtin engine routes through any Anthropic-compatible endpoint (e.g. a LiteLLM proxy fronting local models) |
ollama pull qwen3 # or any tool-capable local model
browserbash run "Open https://example.com and store the heading as 'h1'"
Stagehand engine (MIT) + local Chromium + Ollama (MIT) — zero cloud cost, no API keys. Tip: small models (≤8B) are flaky on multi-step objectives; Qwen3 / Llama 3.3 70B class works best.
Note: cloud-grid providers (lambdatest, browserstack) use the builtin engine, which speaks the Anthropic API — pair them with ANTHROPIC_API_KEY or an ANTHROPIC_BASE_URL gateway.
npm install
npm run build npm link # exposes the browserbash command
Requires Node ≥ 18 and Google Chrome stable (for the local provider).
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
browserbash run "Open https://news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"
export BROWSERBASE_API_KEY=... BROWSERBASE_PROJECT_ID=... browserbash run "..." --provider browserbase
export LT_USERNAME=... LT_ACCESS_KEY=... browserbash run "..." --provider lambdatest --headless
browserbash run "..." --cdp-endpoint ws://localhost:9222/devtools/browser/
browserbash run "..." --engine builtin
--agent switches stdout to NDJSON — one JSON object per line, stable schema:
browserbash run "<objective>" --agent --headless --timeout 120
{"type":"step","step":1,"status":"passed","action":"navigate","remark":"...","cached":false}{"type":"run_end","status":"passed|failed|error|timeout","summary":"...","final_state":{...},"duration_ms":...,"provider":"local","cache":"hit|miss|off","tokens_in":...,"tokens_out":...,"test_url":"..."}Exit codes: 0 passed · 1 failed · 2 error · 3 timeout. cached, cache, tokens_in/tokens_out are additive fields (present when relevant), so existing consumers are unaffected.
Full agent integration guide: docs/agents.md.
BrowserBash is a validation layer for AI agents: your coding agent builds a feature, BrowserBash proves it works in a real browser. One line plugs it into any MCP host:
claude mcp add browserbash -- browserbash mcp # Claude Code
Tools exposed: run_objective (one plain-English objective), run_test_file (a *_test.md), run_suite (a folder, parallel). Each returns the structured verdict JSON: status, summary, final_state, assertions, cost_usd, duration_ms. A failed test is a successful validation, so the tool call succeeds and the agent reads the verdict. No extra dependencies, stdio only, nothing leaves your machine.
Every run is kept in a private on-disk store (~/.browserbash/runs, secrets masked, capped at 200). Two ways to see them:
Local dashboard — free, no account, fully local:
browserbash dashboard # serve http://localhost:4477 and open it
browserbash run "..." --record --dashboard # run, then open the dashboard on this run browserbash dashboard --clear # wipe the local store
Left panel lists your runs; the main pane shows the verdict, extracted values and the recording — with --record you get a screenshot plus a session video (stagehand engine, video needs ffmpeg, bundled) or a native Playwright trace you can open at trace.playwright.dev (builtin engine). Nothing leaves your machine.
Cloud dashboard — optional, opt-in per run: a hosted dashboard at browserbash.com/dashboard with run history across machines and shareable per-run pages.
browserbash connect --key bb_... # one-time, key from browserbash.com/dashboard
browserbash run "..." --record --upload # push THIS run (verdict + recording) to the cloud
Without --upload nothing is sent to the cloud. BrowserBash is free and open source; cloud runs are kept 15 days.
A green run records the actions it took. The next identical run replays them with zero model calls, and the agent only steps back in when the page actually changed. Steady-state suites run at close to script speed and cost.
browserbash testmd run ./checkout_test.md # run 1: records the journal
browserbash testmd run ./checkout_test.md # run 2: replays, no model browserbash testmd run ./checkout_test.md --no-cache # ignore the cache for this run browserbash testmd run ./checkout_test.md --refresh-cache # wipe this test's entry, re-record
run_end.cache reports hit / miss / off. On by default; config set cache.enabled false to disable, cache.dir to relocate (default .browserbash/cache, gitignored by init). Secrets never enter the cache: values arrive through the variables channel (Stagehand) or are re-templatized to {{name}} tokens (builtin), and any cached action that types a secret is origin-pinned — replaying it on a different origin fails closed. Builtin journals are also HMAC-signed with a per-machine key (~/.browserbash/cache.key); an edited or foreign journal is ignored and simply re-recorded. CI fleets that want to share committed caches can set the same BROWSERBASH_CACHE_KEY (64 hex chars) on every runner.
run-all)Run a whole folder of *_test.md files at once with memory-aware scheduling:
browserbash run-all .browserbash/tests --concurrency 8 --junit out/junit.xml
min(requested, cpus, floor((mem - 2GB) / budget))), so big suites do not thrash the machine. Override with --concurrency, tune the estimate with --memory-budget . A hard watchdog also kills any test whose whole process tree (Node + Chromium) exceeds --memory-cap (default 2x the budget, 0 disables); the test is reported as an infra error with a test_kill event, and retried per --retries.Result.md; a failure never leaks state to the next test.--retries retries infra errors only (not real failures), --max-failures stops early, --stagger softens burst load.--events, add --agent to also stream on stdout), JUnit XML (--junit), and a RunAll-Result.md with a flaky column..browserbash/memory/history.json orders the next run (previously-failed first, then slowest first) and flags flaky tests. --no-memory opts out.--shard 2/4 runs a deterministic slice, computed on sorted discovery order so parallel CI machines agree without coordination.--matrix-viewport 1280x720,390x844 runs every test once per viewport; cells are labeled in events, JUnit and results. Single runs take --viewport WxH too.--budget-usd 2.50 (or --budget-tokens) stops launching new tests once estimated spend crosses the budget; the rest are reported skipped and the suite exits 2. Spend lands in RunAll-Result.md and JUnit .--notify POSTs the suite verdict when it ends (Slack URLs get Slack formatting).0 all passed · 1 any failed · 2 infra error or budget stop · 3 suite timeout.Plan on a strong model, execute on a cheap one, escalate back automatically after a failed step:
browserbash run "..." --model claude-opus-4-8 --model-exec claude-haiku-4-5
run_end reports tokens_in / tokens_out (builtin engine) so you can see what a run costs, plus a cost_usd estimate from a bundled per-model price table (override at ~/.browserbash/pricing.json; unknown models get no estimate rather than a wrong one). Set persistently with config set routing.executionModel .
*_test.md)Committable, reviewable Markdown tests:
# Login flow
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo