Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
作者による説明(英語の原文)
Web page change tracking with structured diffs. markgrab + snapgrab integration.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"diffgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"diffgrab"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add diffgrab -- uvx diffgrabプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"diffgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"diffgrab"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"diffgrab": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"diffgrab"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
公開者(ArkNill)がリポジトリの所有者(QuartzUnit)ではありません。別の人が登録した可能性があります
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは8 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
한국어 문서 · llms.txt
Web page change tracking with structured diffs. markgrab + snapgrab integration, MCP native.
from diffgrab import DiffTracker
tracker = DiffTracker() await tracker.track("https://example.com") changes = await tracker.check() for c in changes: if c.changed: print(c.summary) # "3 lines added, 1 lines removed in sections: Introduction." print(c.unified_diff) # Standard unified diff output await tracker.close()
diffgrab track, check, diff, history, untrackflowchart TD
A["diffgrab track URL"] --> B["Fetch initial snapshot\n(markgrab + snapgrab)"] B --> C["Store baseline"] C --> D["diffgrab check"] D --> E["Fetch current page"] E --> F{"Content\nhash match?"} F -->|"changed"| G["Compute structured diff\n+ section analysis"] F -->|"unchanged"| H["No changes"] G --> I["📊 DiffResult\nadded / removed / modified"]
pip install diffgrab
Optional extras:
pip install 'diffgrab[cli]' # CLI with click + rich
pip install 'diffgrab[visual]' # Visual diff with snapgrab pip install 'diffgrab[mcp]' # MCP server with fastmcp pip install 'diffgrab[all]' # Everything
import asyncio
from diffgrab import DiffTracker
async def main(): tracker = DiffTracker()
await tracker.track("https://example.com", interval_hours=12)
changes = await tracker.check() for change in changes: if change.changed: print(change.summary) print(change.unified_diff)
result = await tracker.diff("https://example.com", before_id=1, after_id=2)
history = await tracker.history("https://example.com", count=20)
await tracker.untrack("https://example.com")
await tracker.close()
asyncio.run(main())
from diffgrab import track, check, diff, history, untrack
await track("https://example.com") changes = await check() result = await diff("https://example.com") snaps = await history("https://example.com") await untrack("https://example.com")
# Track a URL
diffgrab track https://example.com --interval 12
diffgrab check
diffgrab check https://example.com
diffgrab diff https://example.com diffgrab diff https://example.com --before 1 --after 3
diffgrab history https://example.com --count 20
diffgrab untrack https://example.com
Add to your Claude Code MCP config:
{
"mcpServers": { "diffgrab": { "command": "diffgrab-mcp", "args": [] } } }
Or with uvx:
{
"mcpServers": { "diffgrab": { "command": "uvx", "args": ["--from", "diffgrab[mcp]", "diffgrab-mcp"] } } }
MCP Tools:
| Tool | Description |
|---|---|
track_url | Register a URL for change tracking |
check_changes | Check tracked URLs for changes |
get_diff | Get structured diff between snapshots |
get_history | Browse snapshot history |
untrack_url | Stop tracking a URL |
Every diff operation returns a DiffResult:
@dataclass
class DiffResult: url: str # The tracked URL changed: bool # Whether content changed added_lines: int # Lines added removed_lines: int # Lines removed changed_sections: list[str] # Markdown headings with changes unified_diff: str # Standard unified diff summary: str # Human-readable summary before_snapshot_id: int | None # DB ID of older snapshot after_snapshot_id: int | None # DB ID of newer snapshot before_timestamp: str # When older snapshot was taken after_timestamp: str # When newer snapshot was taken
Snapshots are stored in SQLite at ~/.local/share/diffgrab/diffgrab.db (auto-created). Custom path:
tracker = DiffTracker(db_path="/path/to/custom.db")
| Package | Role | PyPI |
|---|---|---|
| markgrab | HTML/YouTube/PDF/DOCX to markdown | pip install markgrab |
| snapgrab | URL to screenshot + metadata | pip install snapgrab |
| docpick | OCR + LLM document extraction | pip install docpick |
| feedkit | RSS feed collection | pip install feedkit |
| diffgrab | Web page change tracking | pip install diffgrab |
| browsegrab | Browser agent for LLMs | Coming soon |
MIT
Part of the QuartzUnit ecosystem — composable Python libraries for data collection, extraction, search, and AI agent safety.