Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
DeepSeek web vision model as an MCP server with browser auto-login.
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.
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.
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 xlight 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 (0.2.2) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
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.
让 DeepSeek 网页版视觉模型,成为你所有 AI 助手的"眼睛"。 在 Zed、OpenCode、Codex、Claude Code、Cursor、Claude Desktop 等任意支持 MCP 的 agent,以及 DeepSeek Harness(DSH,原生插件或 skill + CLI)中直接识图——浏览器自动登录,无需 API key、无需手动复制 token。
Python 版 deepseek-vision-mcp 的 Rust 全量重写:单原生二进制、多平台分发,一处安装处处可用。DSH 用户更可 dsh plugin 一键安装原生插件包 @xlight-oss/visionary-dsh——5 个原生工具 + 文本模型图片桥接,一包全齐。
graph TD
subgraph 宿主[任意 MCP 宿主] AG["Zed / OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop"] AG -->|spawn 独立进程| SRV end subgraph DSH[DeepSeek Harness] DP["@xlight-oss/visionary-dsh 插件 deepseek_vision 等 5 个原生工具
vision / ocr / status / login / logout / skill / init / doctor mcp-stdio CLI"] CFG["~/.deepseek-visionary/config.json token + smidV2 + cf_clearance + 会话"] SRV --> CFG end SRV -->|HTTPS| DS["DeepSeek 网页后端"] SRV -->|CDP 启动 + 监听| BRO["Chrome 系浏览器 仅登录时出现"]
vision / ocr / status / login / logout / skill / init / doctor),mcp-stdio 子命令显式启动 MCP stdio 服务;实现完整 vision / OCR 流水线(PoW → 上传 → fork → HIF 签名 → SSE 流式 completion)与 CDP 自动登录ctx.tools 注册 deepseek_vision / deepseek_ocr 等 5 个原生工具,宿主进程内 spawn visionary-server 复用 Rust 管道(续聊/登录不受 bash 沙箱限制);内置文本模型图片桥接(纯文本模型会话粘贴图片自动放行 + 改写为文本引导)# macOS / Linux 一键脚本
curl -LsSf https://github.com/xlight/deepseek-visionary/releases/latest/download/visionary-server-installer.sh | sh
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://github.com/xlight/deepseek-visionary/releases/latest/download/visionary-server-installer.ps1 | iex"
brew install xlight/tap/visionary-server
npm install -g @xlight-oss/visionary-server
也可以直接从 GitHub Releases 下载对应平台的
visionary-server-裸二进制加入 PATH(Windows 为.exe,或.zip解压)。
Windows 安装脚本默认装到
$HOME\.cargo\bin并自动写入 PATH(加-NoModifyPath可跳过);该目录只是 cargo-dist 的默认命名约定,不要求安装 cargo——非 Rust 用户可用VISIONARY_SERVER_INSTALL_DIR环境变量自定义安装目录,或直接用 npm 全局包。首次运行若遇 SmartScreen 弹窗,点「更多信息 → 仍要运行」即可。
npm 全局包注意:Windows 上
npm install -g @xlight-oss/visionary-server的 PATH 里只有 shim(.cmd/.ps1),DSH 原生插件会自动解析 shim 定位真实 exe——安装后重启 DSH 即可用。
CLI 是零配置入口:安装后即可直接在终端 / 脚本 / AI agent 中调用 vision 识图,无需任何 MCP 配置。首次使用先登录:
# 浏览器自动登录(后续无需重复)
visionary-server login
visionary-server vision screenshot.png visionary-server vision img.png --json --prompt "图中有什么?" --thinking
给 AI agent 使用时,把内嵌的调用契约 skill 装进 agent 的 skills 目录,agent 即学会以 --json 原子输出正确调用:
# skill 内嵌于二进制,一条命令安装/更新
visionary-server skill install
需要把 deepseek_vision 作为 MCP 工具暴露给宿主(Zed / OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop)时,用 init 一键接入:
# 一键检测并接入(列出已安装 agent)
visionary-server init
visionary-server init opencode visionary-server init codex visionary-server init claude visionary-server init cursor visionary-server init claude-desktop visionary-server init dsh # DeepSeek Harness(skill + CLI 轻量接入)
visionary-server init --opencode --codex --dsh --yes
visionary-server init opencode --dry-run
各 agent 的详细接入文档见 docs/integrations/:
| Agent | 文档 | 一键命令 |
|---|---|---|
| Zed | zed.md | 扩展市场安装(见下) |
| OpenCode | opencode.md | visionary-server init opencode |
| Codex | codex.md | visionary-server init codex |
| Claude Code | claude-code.md | visionary-server init claude |
| Cursor | cursor.md | visionary-server init cursor |
| Claude Desktop | claude-desktop.md | visionary-server init claude-desktop |
| DeepSeek Harness | deepseek-harness.md | 原生插件 dsh plugin --profile web add @xlight-oss/visionary-dsh(推荐)或 visionary-server init dsh(skill + CLI 轻量接入) |
DeepSeek Harness 原生插件:DSH 用户还可安装 npm 插件包
@xlight-oss/visionary-dsh,把deepseek_vision/deepseek_ocr/deepseek_vision_status/deepseek_vision_login/deepseek_vision_logout注册为 DSH 原生工具(结构化 schema、宿主级执行,续聊/登录不受 bash 沙箱限制),安装详见 packages/dsh-plugin/README.md。
新兴通道:Microsoft Agent Package Manager 用户可直接
apm install --mcp io.github.xlight/deepseek-visionary(复用 MCP Registry 标识)。
DSH 用户除 init dsh(skill + CLI)外,更推荐安装原生插件,获得宿主级权限与结构化工具 schema:
# 前置:安装二进制(见上文)并确保能被插件找到
dsh plugin --profile web add @xlight-oss/visionary-dsh
dsh plugin --profile web add /path/to/packages/dsh-plugin
dsh plugin 经包内 dsh.bundle.patch 声明自动注册 visionary-vision、visionary-image-bridge 两个插件行,重启 DSH 后 5 个原生工具出现在工具目录,桥接同时生效(模型可直接调用,无需手写任何配置);两行的配置页由包自身 dsh.client 声明、随主行下发,在 设置 → 插件 → Plugins 打开(不额外占插件行)。验证:dsh --profile web --dump-config 应出现单个 @xlight-oss/visionary-dsh 层。要求 DSH ≥ 0.1.7-rc.1(0.1.5 线请固定 @xlight-oss/visionary-dsh@0.7.3,更早的装 0.7.2)。详见 packages/dsh-plugin/README.md。
文本模型下粘贴图片被拒绝? 本插件已内置图片桥接(
visionary-image-bridge插件行,无需额外安装):
纯文本模型会话中粘贴的图片经桥接放行 → 落盘 → 改写为文本引导,
agent 用
deepseek_vision完成分析,模型只收到文本;VL 模型原生看图不受干扰。
配置/隐私说明见 packages/dsh-plugin/README.md 的「工具」与「图片桥接」节(设置面板 设置 → 插件 → Plugins 下的两个行配置页,对应
visionary-vision:/visionary-image-bridge:settings 命名空间,热重载)。
登录凭据保存在 ~/.deepseek-visionary/config.json,CLI / MCP / DSH 插件三路共享;浏览器自动登录会打开窗口导航到 chat.deepseek.com,登录后自动抓取 token 并保存:
visionary-server login(可先 status --json 预检)deepseek_vision_login手动兜底:登录 chat.deepseek.com 后,DevTools → Application → Local Storage →
userToken→ 复制JSON.parse(value).value,写入~/.deepseek-visionary/config.json:
`json
{ "user_token": "你的 token" }
`
visionary-server vision 识图(详见下文「CLI 工具」)deepseek_vision 传入图片路径 / base64 / data URI 即可识图如果你只用 Zed,也可以直接从扩展市场安装:
Cmd+Shift+P)→ zed: extensions → 搜索 DeepSeek Visionary → Installvisionary-server 二进制并启动 MCP 服务| 命令 | 说明 |
|---|---|
visionary-server(无参数) | 输出 help 用法信息并退出码 2(不进入任何模式) |
visionary-server --version | 输出版本号 |
visionary-server mcp-stdio | 显式启动 MCP stdio 服务(MCP 模式入口,所有 agent 配置均以此启动) |
visionary-server vision ... | 用视觉模型分析一张或多张图片(CLI 版 deepseek_vision)。image 支持路径 / base64 / data URI / -(stdin,仅单图);多图一次上传联合分析(与网页端多图行为一致);--prompt / --thinking / --continue-conversation / --session-id / --json / --stream / --no-stream / --model-type(vision 或 ocr,默认 vision) |
visionary-server ocr ... | 用纯 OCR 管道原样提取图片中的文字(CLI 版 deepseek_ocr,等价 vision --model-type ocr)。参数面对齐 vision(无 --model-type,恒为 ocr);默认提示词为文字提取语义;无文字图片输出业务提示并退出非零 |
visionary-server status | 轻量鉴权状态检查(CLI 版 deepseek_vision_status),--json 输出结构化状态 |
visionary-server login | 浏览器自动登录(CLI 版 deepseek_vision_login) |
visionary-server logout | 清除保存的凭据(CLI 版 deepseek_vision_logout) |
visionary-server skill install | 安装 agent 调用契约 skill 到 ~/.agents/skills/(内嵌于二进制) |
visionary-server doctor | 诊断环境:config 路径/权限、浏览器、token 有效性、平台 |
visionary-server init [agent] | 检测并接入已安装的 AI agent(--dry-run / --yes / 多选 flags,含 dsh) |
vision)vision 的输出模式由 stdout 是否 TTY 与显式开关共同决定:
| 场景 | 默认行为 | 消费方 |
|---|---|---|
| 终端(TTY) | 流式打印回答文本 | 人 |
| 管道/脚本(非 TTY) | 一次性输出完整文本 | 脚本兑底 |
visionary-server vision img.png --json | 原子 JSON:{"text", "session_id", "parent_message_id"}(失败为 {"error"}) | 脚本 / AI agent(推荐) |
--stream / --no-stream 可强制指定模式;--json 恒为原子输出(不与 --stream 同用)。失败时退出码非零。
# 终端交互:流式输出
visionary-server vision screenshot.png
visionary-server vision img.png --json --prompt "图中有什么?"
cat img.png | visionary-server vision - --json
CLI 也是 AI agent 的零 MCP 配置工具面:只要 visionary-server 在 PATH,任何能执行 shell 的 agent 都可以调用它。二进制内嵌 agent 调用契约 SKILL.md(随安装具备),核心约定:agent 调用 `vision` 必须加 `--json` 原子输出(流式文本无结构化边界,不可可靠解析)。
安装 skill 到 agent skill 目录(以 Zed 为例):
# skill 内嵌于二进制,无需本地仓库,一条命令安装/更新
visionary-server skill install
DeepSeek Harness(DSH):DSH 默认扫描
~/.agents/skills与~/.dsh/skills作为技能根,上述位置天然兼容;运行visionary-server init dsh会额外写入 DSH 专属技能根并汇总提示(见 deepseek-harness.md)。DSH 用户更推荐安装原生插件@xlight-oss/visionary-dsh(dsh plugin --profile web add),把deepseek_vision等注册为宿主级原生工具,续聊/登录不受 bash 沙箱限制(见 packages/dsh-plugin/README.md)。
同一组工具既以 MCP 工具暴露给 MCP 宿主,也以 DSH 原生工具注册给 DeepSeek Harness(命名与 schema 一致):
| 工具 | 说明 |
|---|---|
deepseek_vision | 上传一张或多张图片(路径 / base64 / data URI)并用 DeepSeek 视觉模型分析;多图经 images 数组一次上传、模型联合分析(与网页端多图行为一致)。参数:images(多图)/ image(单图,向后兼容,二选一)、prompt、thinking、continue_conversation、session_id |
deepseek_ocr | 用纯 OCR 管道原样提取图片中的文字(等价 CLI visionary-server ocr)。定位于文字提取而非理解:截图 / 文档 / 代码 / 表格 / 标识。参数面与 deepseek_vision 完全一致;图片无文字时以错误提示返回「图片中未提取到文字」 |
deepseek_vision_status | 检查登录状态与 token 有效性(含真实校验探针) |
deepseek_vision_login | 浏览器自动登录并抓取凭据(阻塞,超时可配) |
deepseek_vision_logout | 清除保存的凭据 |
质量提示:OCR 结果来自服务端文本提取管道,对清晰截图/文档效果好;放大模糊、手写或复杂版式时结果可能不完整。需要结合上下文理解内容(翻译、总结版式)时用
deepseek_vision,deepseek_ocr只负责拿原文。
deepseek_vision(及 deepseek_ocr)支持多轮对话:
continue_conversation=true:复用上一次会话,可对比多张图片session_id:显式切换到指定会话线程会话状态持久化在 ~/.deepseek-visionary/session.json。
| 变量 | 说明 |
|---|---|
DEEPSEEK_USER_TOKEN | 覆盖 config.json 中的 token(可选) |
DEEPSEEK_SMIDV2 / DEEPSEEK_CF_CLEARANCE | 覆盖对应 cookie(可选) |
DEEPSEEK_BASE_URL | API 基地址(默认 https://chat.deepseek.com) |
DEEPSEEK_LOGIN_TIMEOUT | 登录等待超时秒数(默认 600) |
DEEPSEEK_VISIONARY_MODEL_TYPE | 默认上传管道模型类型(vision 或 ocr,默认 vision;CLI --model-type 优先于该变量) |
DEEPSEEK_VISIONARY_BIN | DSH 插件解析二进制路径(Config.binaryPath → 此变量 → PATH) |
DEEPSEEK_AUTO_REFRESH | token 失效时自动用浏览器 profile 续期并重试一次(默认开启,0 关闭) |
DEEPSEEK_REFRESH_TIMEOUT | 自动续期的登录等待超时秒数(默认 90) |
DEEPSEEK_UPLOAD_MIN_INTERVAL | 两次上传之间的最小间隔秒数(默认 5,0 关闭限速;防上传风控) |
# 构建原生服务
cargo build -p visionary-server --release
rustup target add wasm32-wasip2 cargo build -p visionary-zed-ext --release --target wasm32-wasip2
cargo test -p visionary-server
cd packages/dsh-plugin && pnpm install
版本号由 scripts/bump_version.py 统一管理(同步 Cargo.toml / Cargo.lock×2 / extension.toml / packages/dsh-plugin/package.json / packages/dsh-plugin/lib/index.mjs 的 COMPAT_MINOR / server.json 共 7 个版本条目并校验一致性):
# 只 bump + 校验 + 打印步骤
python3 scripts/bump_version.py
python3 scripts/bump_version.py
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo