Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Descripción del creador (original en inglés)
Firecrawl web data: scrape, map, search, crawl, extract, research, and llms.txt.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"crawlport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/crawlport",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add crawlport -- npx -y @reneturcios/crawlport mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"crawlport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/crawlport",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"crawlport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/crawlport",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub CloudCorpRecords, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 6 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Docker en tu computadora.
En la misma categoría: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
crawlport is a doorway between an agent and the readable web, backed by Firecrawl. Give it one page and it hands back clean markdown; give it a whole site and it will map the pages, crawl a section, or scrape a list in batch; give it a question and it can search, pull structured fields out of pages to a schema you describe, research across many sources, or draft the llms.txt a site would publish about itself. It runs as a CLI or as an MCP server, and it needs a Firecrawl API key.
Get a key from Firecrawl and export it:
export FIRECRAWL_API_KEY=<redacted>
Without the variable set, every command and tool call fails with an error that names FIRECRAWL_API_KEY — nothing is sent anywhere.
npx @reneturcios/crawlport scrape https://example.com/some/page
Or run the container image:
docker run -i -e FIRECRAWL_API_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/crawlport
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
# One page, as markdown (add --formats html,links etc. for more)
crawlport scrape https://example.com/article --only-main-content
crawlport map https://example.com --search pricing --limit 100
crawlport search "standing desk reviews" --limit 5 --lang en --country US
crawlport crawl https://example.com/docs --limit 50 --max-depth 2 crawlport crawl-status
crawlport extract https://example.com/a https://example.com/b --prompt "pull the price" crawlport batch-scrape https://example.com/a https://example.com/b crawlport batch-status
crawlport deep-research "home battery storage costs in 2026" --max-urls 40 crawlport llmstxt https://example.com --max-urls 25
crawlport --version
Successful calls print the API's JSON response. Crawl and batch jobs are asynchronous upstream: the start call returns a job id, and the matching status command reads its progress and results. Exit codes: 0 on success, 1 when the API call fails (including a missing key), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/crawlport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "crawlport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/crawlport", "mcp"], "env": { "FIRECRAWL_API_KEY": "your-key-here" } } } }
| Tool | Input | What it does |
|---|---|---|
firecrawl_scrape | url (required); formats, onlyMainContent, waitFor, timeout, actions, includeTags, excludeTags, blockAds, proxy (optional) | Scrape one page via POST /v1/scrape. |
firecrawl_map | url (required); search, limit, ignoreSitemap | List a site's discovered URLs via POST /v1/map. |
firecrawl_search | query (required); limit, lang, country, scrapeOptions | Web search via POST /v1/search, optionally scraping each result. |
firecrawl_crawl | url (required); limit, maxDepth, allowBackwardLinks, allowExternalLinks, excludePaths, includePaths, scrapeOptions | Start a crawl via POST /v1/crawl; returns a job id. |
firecrawl_check_crawl_status | id (required) | Poll a crawl job via GET /v1/crawl/{id}. |
firecrawl_extract | urls (required); prompt, schema, enableWebSearch, allowExternalLinks | LLM extraction to a prompt/schema via POST /v1/extract. |
firecrawl_batch_scrape | urls (required); formats, onlyMainContent | Start a batch scrape via POST /v1/batch/scrape; returns a job id. |
firecrawl_check_batch_status | id (required) | Poll a batch job via GET /v1/batch/scrape/{id}. |
firecrawl_deep_research | query (required); maxDepth, timeLimit, maxUrls | Multi-source research via POST /v1/deep-research. |
firecrawl_generate_llmstxt | url (required); maxUrls, showFullText | Generate llms.txt content via POST /v1/llmstxt. |
Tool results are the upstream JSON, pretty-printed as text. Optional arguments are forwarded only when provided, so the API's defaults apply otherwise. Upstream failures come back as tool errors carrying the HTTP status and the API's own message.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.