Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Browserbash

de PramodDuttaversión 1.5.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.PramodDutta/browserbash

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Plain-English browser tests for AI agents: real Chrome, deterministic verdicts. Free, no API keys.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Web y navegadores
  • Debes completar: ANTHROPIC_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "browserbash": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "browserbash-cli"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add browserbash --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- npx -y browserbash-cli

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "browserbash": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "browserbash-cli"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "browserbash": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "browserbash-cli"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • ANTHROPIC_API_KEY secreto env
    Anthropic API key. Optional: without it BrowserBash auto-resolves a free local Ollama model.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub PramodDutta, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Web y navegadoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 876 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 21% de los otros 876 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 876 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Browserbash?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: ANTHROPIC_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.5.1) llegó al registro hace 4 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

Alternativas

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 Use

de browser-use

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

Computadora o nube★ 120.087MITActualizado hace 16 días
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Chrome DevTools MCP

de ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

Se ejecuta en tu computadora★ 54.821Apache-2.0Actualizado hace 15 días
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MCP Server Browser

de bytedance

MCP server for browser use access

Se ejecuta en tu computadora★ 39.550Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
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README del creador

Abrir el README

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.

BrowserBash

Plain-English browser automation. No selectors. Free and open-source.

You write a plain-English objective. An AI agent drives a real Chrome browser step by step — no selectors, no scripts. Ollama-first, so it runs on free local models with no API keys and nothing ever leaves your machine.

npm install -g browserbash-cli

browserbash run "Open news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"

[Website](https://browserbash.com) · [Docs / Learn](https://browserbash.com/learn) · [Tutorials](https://browserbash.com/tutorials) · [npm](https://www.npmjs.com/package/browserbash-cli)


Both layers are swappable: the engine interprets the English, the provider runs the browser.

Engines (who interprets the English)

EngineWhat it isLicense
stagehand (default)Stagehand — open-source AI browser automation framework by Browserbase. act/extract/observe/agent primitives, self-healing, supports Anthropic/OpenAI/Google models.MIT
builtinIn-repo Anthropic tool-use loop driving Playwright. Used automatically for grids Stagehand can't attach to (LambdaTest, BrowserStack).Apache-2.0

Providers (where the browser runs)

ProviderWhere the browser runsEngineAuth
local (default)Chromium/Chrome on this machinestagehand or builtinnone
cdpAny Chrome DevTools Protocol endpoint (your grid, docker, Playwright MCP-managed browser)stagehand or builtinnone
browserbaseBrowserbase cloud browsersstagehand onlyBROWSERBASE_API_KEY / BROWSERBASE_PROJECT_ID
lambdatestLambdaTest / TestMu AI cloud gridbuiltin (auto)LT_USERNAME / LT_ACCESS_KEY
browserstackBrowserStack Automate cloud gridbuiltin (auto)BROWSERSTACK_USERNAME / BROWSERSTACK_ACCESS_KEY

LLM backends (who does the thinking) — open source first

Default model is auto, resolved in this order:

  1. Ollama running locally → ollama/ — free, open source, no keys
  2. ANTHROPIC_API_KEY set → claude-opus-4-8
  3. OPENAI_API_KEY set → openai/gpt-4.1
  4. otherwise: error with setup guidance
BackendModel flagNeeds
Ollama — local, free, OSS (preferred)auto or ollama/ e.g. ollama/qwen3Ollama running; OLLAMA_BASE_URL to override http://localhost:11434/v1, OLLAMA_MODEL to pin auto-detection. Same flag works for any OpenAI-compatible server (vLLM, LM Studio, llama.cpp).
Anthropicclaude-opus-4-8ANTHROPIC_API_KEY
OpenAI / Googleopenai/gpt-4.1, google/gemini-2.5-flashprovider key (Stagehand engine)
OpenRouter — hundreds of models, one keyopenrouter/ / e.g. openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6, openrouter/meta-llama/llama-3.3-70b-instructOPENROUTER_API_KEY (https://openrouter.ai/keys); override endpoint with OPENROUTER_BASE_URL
Anthropic-compatible gatewayclaude-* + ANTHROPIC_BASE_URLbuiltin engine routes through any Anthropic-compatible endpoint (e.g. a LiteLLM proxy fronting local models)
Fully free / open-source stack (the default)
ollama pull qwen3                 # or any tool-capable local model

browserbash run "Open https://example.com and store the heading as 'h1'"

Stagehand engine (MIT) + local Chromium + Ollama (MIT) — zero cloud cost, no API keys. Tip: small models (≤8B) are flaky on multi-step objectives; Qwen3 / Llama 3.3 70B class works best.

Note: cloud-grid providers (lambdatest, browserstack) use the builtin engine, which speaks the Anthropic API — pair them with ANTHROPIC_API_KEY or an ANTHROPIC_BASE_URL gateway.

Install

npm install

npm run build npm link # exposes the browserbash command

Requires Node ≥ 18 and Google Chrome stable (for the local provider).

Quick start

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

One-shot objective, local browser, Stagehand engine (default)

browserbash run "Open https://news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"

Browserbase cloud (Stagehand native)

export BROWSERBASE_API_KEY=... BROWSERBASE_PROJECT_ID=... browserbash run "..." --provider browserbase

Cloud grid (auto-switches to builtin engine)

export LT_USERNAME=... LT_ACCESS_KEY=... browserbash run "..." --provider lambdatest --headless

Attach to an existing browser (CDP / Playwright MCP)

browserbash run "..." --cdp-endpoint ws://localhost:9222/devtools/browser/

Force the builtin engine

browserbash run "..." --engine builtin

Agent mode (for AI coding tools & CI)

--agent switches stdout to NDJSON — one JSON object per line, stable schema:

browserbash run "<objective>" --agent --headless --timeout 120
  • Progress events: {"type":"step","step":1,"status":"passed","action":"navigate","remark":"...","cached":false}
  • Terminal event: {"type":"run_end","status":"passed|failed|error|timeout","summary":"...","final_state":{...},"duration_ms":...,"provider":"local","cache":"hit|miss|off","tokens_in":...,"tokens_out":...,"test_url":"..."}

Exit codes: 0 passed · 1 failed · 2 error · 3 timeout. cached, cache, tokens_in/tokens_out are additive fields (present when relevant), so existing consumers are unaffected.

Full agent integration guide: docs/agents.md.

MCP server (agents consume BrowserBash natively)

BrowserBash is a validation layer for AI agents: your coding agent builds a feature, BrowserBash proves it works in a real browser. One line plugs it into any MCP host:

claude mcp add browserbash -- browserbash mcp     # Claude Code

Cursor / Windsurf / Zed / Codex: command "browserbash", args ["mcp"]

Tools exposed: run_objective (one plain-English objective), run_test_file (a *_test.md), run_suite (a folder, parallel). Each returns the structured verdict JSON: status, summary, final_state, assertions, cost_usd, duration_ms. A failed test is a successful validation, so the tool call succeeds and the agent reads the verdict. No extra dependencies, stdio only, nothing leaves your machine.

Dashboards

Every run is kept in a private on-disk store (~/.browserbash/runs, secrets masked, capped at 200). Two ways to see them:

Local dashboard — free, no account, fully local:

browserbash dashboard                 # serve http://localhost:4477 and open it

browserbash run "..." --record --dashboard # run, then open the dashboard on this run browserbash dashboard --clear # wipe the local store

Left panel lists your runs; the main pane shows the verdict, extracted values and the recording — with --record you get a screenshot plus a session video (stagehand engine, video needs ffmpeg, bundled) or a native Playwright trace you can open at trace.playwright.dev (builtin engine). Nothing leaves your machine.

Cloud dashboard — optional, opt-in per run: a hosted dashboard at browserbash.com/dashboard with run history across machines and shareable per-run pages.

browserbash connect --key bb_...      # one-time, key from browserbash.com/dashboard

browserbash run "..." --record --upload # push THIS run (verdict + recording) to the cloud

Without --upload nothing is sent to the cloud. BrowserBash is free and open source; cloud runs are kept 15 days.

Replay cache (warm runs skip the model)

A green run records the actions it took. The next identical run replays them with zero model calls, and the agent only steps back in when the page actually changed. Steady-state suites run at close to script speed and cost.

browserbash testmd run ./checkout_test.md            # run 1: records the journal

browserbash testmd run ./checkout_test.md # run 2: replays, no model browserbash testmd run ./checkout_test.md --no-cache # ignore the cache for this run browserbash testmd run ./checkout_test.md --refresh-cache # wipe this test's entry, re-record

run_end.cache reports hit / miss / off. On by default; config set cache.enabled false to disable, cache.dir to relocate (default .browserbash/cache, gitignored by init). Secrets never enter the cache: values arrive through the variables channel (Stagehand) or are re-templatized to {{name}} tokens (builtin), and any cached action that types a secret is origin-pinned — replaying it on a different origin fails closed. Builtin journals are also HMAC-signed with a per-machine key (~/.browserbash/cache.key); an edited or foreign journal is ignored and simply re-recorded. CI fleets that want to share committed caches can set the same BROWSERBASH_CACHE_KEY (64 hex chars) on every runner.

Parallel suites (run-all)

Run a whole folder of *_test.md files at once with memory-aware scheduling:

browserbash run-all .browserbash/tests --concurrency 8 --junit out/junit.xml
  • Concurrency is auto-derived from CPU and free memory (min(requested, cpus, floor((mem - 2GB) / budget))), so big suites do not thrash the machine. Override with --concurrency, tune the estimate with --memory-budget . A hard watchdog also kills any test whose whole process tree (Node + Chromium) exceeds --memory-cap (default 2x the budget, 0 disables); the test is reported as an infra error with a test_kill event, and retried per --retries.
  • Each test runs as an isolated child process with its own Result.md; a failure never leaks state to the next test.
  • --retries retries infra errors only (not real failures), --max-failures stops early, --stagger softens burst load.
  • Outputs: a merged NDJSON stream (--events, add --agent to also stream on stdout), JUnit XML (--junit), and a RunAll-Result.md with a flaky column.
  • Run history in .browserbash/memory/history.json orders the next run (previously-failed first, then slowest first) and flags flaky tests. --no-memory opts out.
  • Sharding: --shard 2/4 runs a deterministic slice, computed on sorted discovery order so parallel CI machines agree without coordination.
  • Viewport matrix: --matrix-viewport 1280x720,390x844 runs every test once per viewport; cells are labeled in events, JUnit and results. Single runs take --viewport WxH too.
  • Budgets: --budget-usd 2.50 (or --budget-tokens) stops launching new tests once estimated spend crosses the budget; the rest are reported skipped and the suite exits 2. Spend lands in RunAll-Result.md and JUnit .
  • Webhooks: --notify POSTs the suite verdict when it ends (Slack URLs get Slack formatting).
  • Exit code: 0 all passed · 1 any failed · 2 infra error or budget stop · 3 suite timeout.

Cheap-model routing

Plan on a strong model, execute on a cheap one, escalate back automatically after a failed step:

browserbash run "..." --model claude-opus-4-8 --model-exec claude-haiku-4-5

run_end reports tokens_in / tokens_out (builtin engine) so you can see what a run costs, plus a cost_usd estimate from a bundled per-model price table (override at ~/.browserbash/pricing.json; unknown models get no estimate rather than a wrong one). Set persistently with config set routing.executionModel .

Test files (*_test.md)

Committable, reviewable Markdown tests:

# Login flow
  • Open {{base_url}}/l

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx