Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Open Computer Use

von YambrVersion 0.8.12.6i★ –i–
Name in der Registryio.github.Yambr/open-computer-use

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Give any LLM its own computer — Docker sandboxes with bash, browser, docs, and sub-agents

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: –
  • Transport:
  • Kategorie: Web & Browser

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Yambr bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Web & Browseri

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 875 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 7 % der anderen 875 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 875 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Open Computer Use sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.8.12.6) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

Alternativen

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 Use

von browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

Computer oder Cloud★ 120.087MITAktualisiert vor 16 Tagen
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Chrome DevTools MCP

von ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

Läuft auf deinem Computer★ 54.821Apache-2.0Aktualisiert vor 15 Tagen
Installieren

MCP Server Browser

von bytedance

MCP server for browser use access

Läuft auf deinem Computer★ 39.550Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

Open Computer Use

MCP server that gives any LLM its own computer — managed Docker workspaces with live browser, terminal, code execution, document skills, and autonomous sub-agents. Self-hosted, open-source, pluggable into any model.

ARCHIVED. This repository is no longer developed or maintained. It receives no fixes, no security updates and no dependency updates, and issues and pull requests are closed. Do not run it in production.

Open Computer Use was a proof of concept for giving an LLM a real computer. Its successor is Wide Moat: Open WebUI with Open Terminal, a browser, and a Kubernetes sandbox isolated with gVisor, with ingress sidecars and egress through a MITM proxy. The isolation and credential-handling problems listed under Known limitations are addressed in that architecture, not in this codebase. Try it at ai.lab.widemoat.ai.

The code stays available under FSL-1.1-Apache-2.0: use it, fork it, self-host it. Each release converts to Apache-2.0 two years after publication.

What is this?

An MCP server that gives any LLM a fully-equipped Ubuntu sandbox with isolated Docker containers. Think of it as your AI's computer — it can do everything a developer can do:

  • Execute code — bash, Python, Node.js, Java in isolated containers
  • Create documents — Word, Excel, PowerPoint, PDF with professional styling via skills
  • Browse the web — Playwright + live CDP browser streaming (you see what AI sees in real-time)
  • Run Claude Code — autonomous sub-agent with interactive terminal, MCP servers auto-configured
  • Use 13+ skills — battle-tested workflows for document creation, web testing, design, and more

Built for production multi-user deployments. Tested with 1,000+ MAU. Each chat session runs in its own isolated Docker container — the AI can install packages, create files, run servers, and nothing leaks between users. Works seamlessly across MCP clients: start with Open WebUI today, switch to Claude Desktop or n8n tomorrow — same backend, no migration.

Key differentiators
FeatureOpen Computer UseClaude.ai (Claude Code web)open-terminalOpenAI Operator
Self-hostedYesNoYesNo
Any LLMYes (OpenAI-compatible)Claude onlyAny (via Open WebUI)GPT only
Code executionFull Linux sandboxSandbox (Claude Code web)Sandbox / bare metalNo
Live browserCDP streaming (shared, interactive)Screenshot-basedNoScreenshot-based
Terminal + Claude Codettyd + tmux + Claude Code CLIClaude Code web (built-in)PTY + WebSocketN/A
Skills system13 built-in (auto-injected) + customBuilt-in skills + custom instructionsOpen WebUI native (text-only)N/A
Container isolationDocker (runc), per chatDocker (gVisor)Shared container (OS-level users)N/A

Works with any MCP-compatible client: Open WebUI, Claude Desktop, LiteLLM, n8n, or your own integration. See docs/COMPARISON.md for a detailed comparison with alternatives.

Live browser streaming
File preview with skills
Frontend design — landing page rendered live in the browser tab
Presentations — custom design system, not the default white template
Build your own skills — package recurring work into reusable functions
Data → chart with analysis
Claude Code — interactive terminal in the cloud
Sub-agent dashboard — monitor and control

See docs/FEATURES.md for architecture details and docs/SCREENSHOTS.md for all screenshots.

Pro tip: Create skills with Claude Code in the terminal, then use them with any model in the chat. Skills are model-agnostic — write once, use everywhere.

Multi-CLI sub-agent runtime (v0.9.2.1+): The sub-agent dispatch supports Claude Code (default), OpenAI Codex, and OpenCode (with OpenRouter / qwen / DeepSeek / 75+ providers). Flip SUBAGENT_CLI=claude|codex|opencode in .env — see docs/multi-cli.md for the worked OpenCode + qwen3-coder + OpenRouter recipe.

Architecture

docs/future-architecture/ holds design notes for a Kubernetes architecture that was not built in this repository. Docker Compose is the only path this code supports.

Ways to try it

PathURLWhat you needBest for
Free online demo — Open WebUI + Computer Use, models included[ai.lab.widemoat.ai](https://ai.lab.widemoat.ai)GitHub or Google sign-inTrying it end-to-end in 30 seconds
Self-hostQuick Start belowDocker, ~15 min first buildFull control, air-gapped, heavy use

OAuth only — no email/password, no SMS. On ai.lab.widemoat.ai models are bundled as a free convenience. The hosted MCP endpoint is offline; see docs/CLOUD.md.

Quick Start

git clone https://github.com/Wide-Moat/open-computer-use.git

cd open-computer-use cp .env.example .env

Edit .env — set OPENAI_API_KEY (or any OpenAI-compatible provider)

1. Start Computer Use Server (builds workspace image on first run, ~15 min)

docker compose up --build

2. Start Open WebUI (in another terminal)

docker compose -f docker-compose.webui.yml up --build

Open http://localhost:3000 — Open WebUI with Computer Use ready to go.

Note: Two separate docker-compose files: docker-compose.yml (Computer Use Server) and docker-compose.webui.yml (Open WebUI). They communicate via localhost:8081. This mirrors real deployments where the server and UI run on different hosts.

Model Settings (important!)

After adding a model in Open WebUI, go to Model Settings and set:

SettingValueWhy
Function CallingNativeRequired for Computer Use tools to work
Stream Chat ResponseOnEnables real-time output streaming

Without Function Calling: Native, the model won't invoke Computer Use tools.

What's Inside the Sandbox

CategoryTools
LanguagesPython 3.12, Node.js 22, Java 21, Bun
DocumentsLibreOffice, Pandoc, python-docx, python-pptx, openpyxl
PDFpypdf, pdf-lib, reportlab, tabula-py, ghostscript
ImagesPillow, OpenCV, ImageMagick, sharp, librsvg
WebPlaywright (Chromium), Mermaid CLI
AIClaude Code CLI, Playwright MCP
OCRTesseract (configurable languages)
MediaFFmpeg
DiagramsGraphviz, Mermaid
DevTypeScript, tsx, git

Skills

13 built-in public skills + 14 examples:

SkillDescription
pptxCreate/edit PowerPoint presentations with html2pptx
docxCreate/edit Word documents with tracked changes
xlsxCreate/edit Excel spreadsheets with formulas
pdfCreate, fill forms, extract, merge PDFs
sub-agentDelegate complex tasks to Claude Code
playwright-cliBrowser automation and web scraping
describe-imageVision API image analysis
frontend-designBuild production-grade UIs
webapp-testingTest web applications with Playwright
doc-coauthoringStructured document co-authoring workflow
test-driven-developmentTDD methodology enforcement
skill-creatorCreate custom skills
gitlab-explorerExplore GitLab repositories

14 example skills: web-artifacts-builder, copy-editing, social-content, canvas-design, algorithmic-art, theme-factory, mcp-builder, and more.

See docs/SKILLS.md for details.

MCP Integration

The server speaks standard MCP over Streamable HTTP. Point any MCP client at your own deployment.

  • Self-hosted: http://localhost:8081/mcp. Quick sanity check:
  curl -X POST http://localhost:8081/mcp \

-H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Chat-Id: test" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'

  Full self-host integration guide (LiteLLM, Claude Desktop, custom clients): [docs/MCP.md](docs/MCP.md). The per-chat system prompt rides **six redundant MCP-native channels** (tool descriptions, `/home/assistant/README.md` in the sandbox, `InitializeResult.instructions`, `resources/list` for uploaded files, plus an HTTP `/system-prompt` endpoint for legacy integrations) — full map in [docs/system-prompt.md](docs/system-prompt.md).

Configuration

All settings via .env:

VariableDefaultDescription
OPENAI_API_KEY—LLM API key (any OpenAI-compatible)
OPENAI_API_BASE_URL—Custom API base URL (OpenRouter, etc.)
MCP_API_KEY—Bearer token for MCP endpoint
DOCKER_IMAGEopen-computer-use:latestSandbox container image
COMMAND_TIMEOUT120Bash tool timeout (seconds)
SUB_AGENT_TIMEOUT3600Sub-agent timeout (seconds)
SINGLE_USER_MODE—true = one container, no chat ID needed; false = require X-Chat-Id; unset = lenient
PUBLIC_BASE_URLhttp://computer-use-server:8081Browser-reachable URL of the Computer Use server. Baked into /system-prompt and returned to the Open WebUI filter in the X-Public-Base-URL response header — single source of truth for the public URL. Open WebUI filter URL requirements.
CHAT_RESPONSE_MAX_TOOL_CALL_ITERATIONS, ORCHESTRATOR_URL, TOOL_RESULT_MAX_CHARS, TOOL_RESULT_PREVIEW_CHARS—Settings on the `open-webui` container (not CU-server). Required when embedding — see Required setup when embedding Open WebUI.

| `POSTGRES_

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen