Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Descripción del creador (original en inglés)
AI-crawler readiness checks and fixes: GEO score, robots.txt, schema.org, FAQ 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": {
"geoscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/geoscore",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add geoscore -- npx -y @reneturcios/geoscore mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"geoscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/geoscore",
"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": {
"geoscore": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/geoscore",
"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 anteayer.
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.
Can ChatGPT, Claude and Perplexity actually see your site? geoscore checks a website's readiness for AI crawlers and search — its GEO (Generative Engine Optimization) — and hands back the fixes as copy-paste assets: a robots.txt that lets the named AI crawlers in, Schema.org Organization and FAQ markup, and an llms.txt. It runs locally over stdio, needs no account and no API key.
Five tools do the work. analyze_geo_score grades an existing domain from 0 to 100 with a per-category breakdown. get_geo_fixes renders the repair kit for that domain. make_site_geo_ready generates every asset for a brand-new site in one shot from a name, a URL and a description. suggest_monitoring_config drafts the monitoring setup for a business — target audiences, suggested queries, and the exact causabi.com API calls that would apply it. get_site_report returns a client-ready report: the full mention-rate breakdown when you have a causabi.com share slug, or the crawlability score on its own when you only have a domain.
src/geo.ts.causabi.com/report/ are public; the API path behind them (https://causabi.com/api/v1/reports/ ) is this rebuild's rendering of that behaviour.None. No environment variables, no API key. Site facts are fetched directly from the domain being checked, with a fixed 15-second per-request timeout.
analyze_geo_score — GEO score 0–100 plus a breakdown for an existing domain. The result is a JSON object: {domain, score, breakdown: {crawlability, robots, visibility, schema, faq, contacts, hygiene}, robots: { : "allowed" | "blocked"}, facts: {home_status, has_llms_txt, has_json_ld}}. The eight crawlers tracked are GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, ChatGPT-User, Claude-User, OAI-SearchBot, Google-Extended and CCBot. If the home page cannot be fetched at all the tool fails with site unreachable: ; a reachable page with an HTTP error status is scored, not fatal.get_geo_fixes — the copy-paste fixes for a domain, as a markdown document with four sections: a robots.txt block allowing every named AI crawler (listing any the current robots.txt blocks), an Organization JSON-LD template filled with the site's title when discoverable, a FAQPage JSON-LD skeleton, and an llms.txt skeleton.make_site_geo_ready — all GEO assets for a new site in one shot (no API key needed). Takes name, url and description, plus optional services (array of strings), email, and faq (array of {question, answer}). Returns one document: Organization JSON-LD, a FAQPage JSON-LD block when faq is given, an llms.txt body (with a Services list when given), and a robots.txt allowing the named AI crawlers. Fully local — it never fetches.suggest_monitoring_config — draft a monitoring config from business_name and business_description, with an optional location. Returns JSON: {business_name, location, audiences, suggested_queries, apply_calls}, where apply_calls holds the two calls that apply the config on causabi.com — PUT https://causabi.com/api/v1/monitor/{site_id}/settings and PUT https://causabi.com/api/v1/monitor/{site_id}/queries — with the {site_id} placeholder. This tool itself makes no API call.get_site_report — pass report_slug for the full AI mention-rate breakdown (no API key needed), or just domain for a crawlability-score-only summary: the analyze_geo_score JSON plus a note field explaining how to get the full report. One of the two arguments is required.npx @reneturcios/geoscore analyze_geo_score '{"domain":"example.com"}'
npx @reneturcios/geoscore get_geo_fixes '{"domain":"example.com"}' npx @reneturcios/geoscore make_site_geo_ready '{"name":"Acme Corp","url":"https://acme.com","description":"We help small businesses grow."}' npx @reneturcios/geoscore suggest_monitoring_config '{"business_name":"Bright Smiles Dental","business_description":"A family dental clinic.","location":"Austin, TX"}' npx @reneturcios/geoscore get_site_report '{"report_slug":"abc123"}' npx @reneturcios/geoscore --version
Each subcommand takes one JSON argument string and prints the tool's result text. Exit codes: 0 success, 1 tool error, 2 usage error.
npx -y @reneturcios/geoscore mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "geoscore": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/geoscore", "mcp"] } } }
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/geoscore # stdio MCP server (CMD defaults to "mcp")
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/geoscore analyze_geo_score '{"domain":"example.com"}' # CLI via container
npm install
npm run build # tsc -> dist/ (dist/cli.js is the bin) npm test # tsx --test test/*.test.ts — fixture-based, no network npm run dev # tsx src/cli.ts — run the CLI from source
MIT — see LICENSE (Copyright (c) 2026 Rene Turcios).