Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Turn any website or API into structured JSON with LLM-authored declarative scraping configs.
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.
FITTER_PLUGINSDu brauchst
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
claude mcp add fitter --env FITTER_PLUGINS=your-value -- docker run -i --rm -e FITTER_PLUGINS ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"fitter": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"FITTER_PLUGINS",
"ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
],
"env": {
"FITTER_PLUGINS": "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": {
"fitter": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"FITTER_PLUGINS",
"ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
],
"env": {
"FITTER_PLUGINS": "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.
FITTER_PLUGINS 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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto PxyUp 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 (1.8.3) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB, Docker 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.
Fitter turns any website or API into structured JSON — declaratively. One JSON/YAML config describes where the data lives (HTTP request, headless browser, file, static value) and what to extract (JSON paths, CSS selectors, XPath). No code, no brittle scraping scripts.
🚀 [Try it in your browser](https://pxyup.github.io/fitter/) — the real engine compiled to WebAssembly: live examples, a visual config builder, no install.
Because configs are plain data, LLMs can author them. The built-in MCP server lets Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client write and run scraping pipelines on your machine, on demand:
*"Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores"* → the model authors a fitter config, validates it, runs it locally, and gets clean JSON back.
One engine, five ways to use it:
| 🤖 Fitter MCP | MCP server exposing fitter to Claude Code, Claude Desktop and any MCP client |
| 🧠 Fitter Agent | AI-powered CLI: natural language → config → executed result |
| 🖥 Fitter CLI | run configs locally for test/debug/home usage |
| 📦 Fitter Lib | embed the engine in your own Go program |
| ⚙️ Fitter | long-running service mode with scheduling & notifications |
Why fitter for AI agents?
Fitter MCP is a Model Context Protocol server (stdio transport) which lets any MCP client — Claude Code, Claude Desktop, IDE assistants, custom agents — run Fitter configs and get structured JSON back.
Download fitter-mcp- - .mcpb from the release page and open it — Claude Desktop installs the server automatically.
# 1. get the binary: download fitter_mcp_<version>-<os>-<arch> from the release page
go build -o fitter_mcp ./cmd/mcp
claude mcp add fitter -s user -- "$(pwd)/fitter_mcp"
Then just ask:
*Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores using fitter*
The model calls fitter_config_reference, authors a config, optionally checks it with fitter_validate_config and executes it via fitter_run — all data fetching happens locally on your machine. For a ready-made pipeline try examples/config_morning_briefing.json:
*Run examples/config_morning_briefing.json with fitter and give me the briefing*
{
"mcpServers": { "fitter": { "command": "/path/to/fitter_mcp" } } }
The .mcpb bundle and native binary ship without browsers: HTTP, static and file connectors work out of the box, but browser configs (the playwright connector) need Playwright's browsers. A few ways to get them:
"install": true in the playwright connector — fitter downloads the driver + browser matching its built-in playwright-go version on first use (one-time, cached), so no separate install step is needed.playwright-go version fitter is built against (check go.mod, currently v0.6100.0): go run github.com/mxschmitt/playwright-go/cmd/playwright@v0.6100.0 install
The version must match `go.mod` exactly — `playwright-go` refuses to run against a mismatched driver. Then run configs without `"install": true`.
ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright image, which bundles Chromium, Firefox and WebKit preinstalled (no "install": true needed).| Tool | Description |
|---|---|
fitter_run | Run a Fitter config passed inline (JSON or YAML string) and return the extracted data as JSON. Accepts an optional input value available in the config via {{{FromInput=.}}} / {{{FromInput=json.path}}} |
fitter_run_file | Same as fitter_run but reads the config from a local .json/.yaml file |
fitter_run_url | Same as fitter_run but downloads the config from an HTTP(S) URL, e.g. a raw GitHub link |
fitter_inspect_url | Fetch a URL and return a compact structure outline + candidate selectors/paths (gjson paths for JSON; repeated-element/list-row selectors for HTML) so the model authors a config first-try instead of guessing selectors and getting nulls. Detects client-rendered SPAs and can render them in a headless browser. Read-only — does not extract |
fitter_validate_config | Validate a config without executing it (structure, response_type, connector data source, model). Useful while iterating on a config |
fitter_config_reference | Return a condensed reference of the whole config format (connectors, parsers, model/field schema, placeholders, notifiers, references, limits) with working examples, so the model can author configs without external docs |
The reference is also exposed as MCP resource fitter://config-reference for clients that support resources.
The config format is exactly the same as for Fitter_CLI: a top-level object with item (required), limits and references. Notifiers work too (the result is additionally pushed to http/telegram/redis/file/console); trigger_config and http_server are service-mode only and are ignored in MCP calls.
By default fitter_mcp talks stdio. Pass --http to serve the streamable HTTP transport instead — for a shared team server, a container, or any remote deployment:
# serve MCP at http://<host>:8080/mcp (health probe at /healthz)
FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret fitter_mcp --http :8080
claude mcp add --transport http fitter http://localhost:8080/mcp --header "Authorization: Bearer my-secret"
--http (env FITTER_MCP_HTTP_ADDR) — listen address; stdio mode when emptyFITTER_MCP_AUTH_TOKEN — when set, every /mcp request must send Authorization: Bearer ; without it the endpoint is unauthenticated, so bind to localhost or put it behind a proxy--stateless (env FITTER_MCP_STATELESS=true) — no per-session state, so replicas can sit behind a load balancer without sticky sessions--metrics-addr (env FITTER_MCP_METRICS_ADDR) — serve Prometheus metrics on a separate address (e.g. 127.0.0.1:9091); works in stdio mode too; empty disables. Exposes MCP request counts by method, tool call durations by tool and outcome, and outbound HTTP request durations by host, method and status. The endpoint is unauthenticated — bind it to localhost or a private interfaceThe server shuts down gracefully on SIGINT/SIGTERM.
A slim multi-arch image (linux/amd64 + linux/arm64) ships with every release:
# hosted HTTP mode
docker run --rm -p 8080:8080 \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
claude mcp add fitter -s user -- docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
The slim image contains only the fitter binary and CA certificates: server/static/file connectors work, browser connectors (chromium/docker/playwright) do not.
For browser-based configs use the playwright variant, which bundles Playwright with Chromium, Firefox and WebKit (matched to the playwright-go version fitter is built against, so no "install": true is needed in configs):
docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright # stdio mode
It is built from Dockerfile.mcp-playwright; build with --build-arg PLAYWRIGHT_BROWSERS=chromium for a smaller Chromium-only image.
Both images ship fitter_cli, so the one-time OAuth2 login can run inside the container. Store the token on a volume mounted at /tokens (pre-created writable in the image) and share it with the MCP server:
# one-time login, device flow: no ports needed — open the printed url on any device
docker run --rm -it -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json
docker run --rm -it -p 8988:8988 -e FITTER_AUTH_LISTEN=0.0.0.0 \ -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json
docker run --rm -i -v fitter-tokens:/tokens ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
docker run --rm -p 8080:8080 -v fitter-tokens:/tokens \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
Note: 8988 is only for the one-time browser-flow login; the MCP server itself needs no port in stdio mode and only 8080 in hosted HTTP mode.
Browser sessions need the playwright image (the slim one has no browsers). The one-time headed login needs a display, so run it on the host, then bind-mount the session dir into the container (the image pre-creates a writable /sessions):
# on the host: log in once, save the session
fitter_cli browser-login --url https://example.com/login --storage-state ~/.fitter/sessions/example.json
docker run --rm -i -v ~/.fitter/sessions:/sessions ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright
Use a bind mount (not
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo