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)
Undetectable browser automation for LLM agents, spoken over MCP.
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": {
"zendriver": {
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add zendriver -- uvx zendriver-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"zendriver": {
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}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": {
"zendriver": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント bituq で確認済みです
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1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(0.3.4)がレジストリに届いたのは4 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。
Undetectable browser automation for LLM agents, spoken over MCP.
zendriver-mcp is an MCP server that gives your coding agent (Claude, Cursor, Gemini, Copilot) a real Chrome browser it can actually use on the real web - behind Cloudflare, behind login walls, on pages that detect and block WebDriver.
It's built on Zendriver, which speaks the Chrome DevTools Protocol directly instead of going through WebDriver. That means no navigator.webdriver flag, no headless telltales, and a fingerprint that looks like an ordinary Chrome install.
On top of that foundation, zendriver-mcp layers everything an agent needs to get work done: a token-efficient DOM walker, an accessibility tree with stable uids, performance traces, Lighthouse audits, heap snapshots, human-like input, device emulation, cookie round-tripping, and more - 96 tools across 22 modules.
.heapsnapshot format, Lighthouse audits via the Lighthouse CLI reusing the same browser.prefers-color-scheme.| Module | Tools |
|---|---|
browser | start, stop, status |
navigation | navigate, back, forward, reload, page info |
tabs | new / list / switch / close |
elements | click, type, clear, focus, select, upload |
query | find element(s), text, attributes, buttons, inputs |
content | HTML, text, interaction tree, scroll |
storage | cookies (document.cookie), localStorage |
logging | network + console logs, wait-for-request |
forms | fill form, submit, key press, mouse click |
utils | screenshot, execute JS, wait, security audit |
stealth | Cloudflare bypass, UA / locale / timezone / geolocation overrides |
humanlike | human_click, human_type, estimated_typing_duration |
emulation | viewport, device presets, CPU + network throttle, media |
devtools | start/stop trace, take heap snapshot |
lighthouse | run audit, check CLI availability |
screencast | start / stop (writes frame directory) |
accessibility | AX snapshot with stable uids, click_by_uid, describe_uid |
cookies | export / import / list / clear (CDP-level, all origins) |
network_control | block URLs, extra headers, bypass service worker |
permissions | grant / reset, list names |
proxy | configure / clear (restarts browser with proxy args) |
interception | mock_response, fail_requests, list, stop |
screencast | + export_screencast_mp4, check_ffmpeg_available |
Full signatures live in the docstrings of src/tools/*.py and are auto-listed by the MCP handshake.
Published on PyPI: https://pypi.org/project/zendriver-mcp/.
Requires Python 3.10+ and a Chrome / Chromium install.
# Zero-setup, re-resolves on every run - great for Claude Desktop configs
uvx zendriver-mcp
uv tool install zendriver-mcp pipx install zendriver-mcp pip install zendriver-mcp
{
"mcpServers": { "zendriver": { "command": "uvx", "args": ["zendriver-mcp"] } } }
No clone, no --directory, no absolute path. If you prefer a permanent install instead, swap "command": "uvx" for "command": "zendriver-mcp" after running uv tool install zendriver-mcp.
Working on zendriver-mcp itself? Clone + uv sync, then point your MCP client at the checkout:
{
"mcpServers": { "zendriver": { "command": "uv", "args": ["--directory", "/absolute/path/to/zendriver-mcp", "run", "zendriver-mcp"] } } }
Optional flags on the CLI:
--browser-path /path/to/chrome - point at a specific Chrome binary--transport stdio - only stdio for now; SSE/HTTP arrive when upstream mcp ships stable support# Ask the browser to start, log in once, save the session.
await start_browser() await navigate("https://example.com/login") await fill_form({"#email": "me@me.com", "#pw": "..."}) await export_cookies("~/sessions/example.json")
await start_browser() await import_cookies("~/sessions/example.json") await navigate("https://example.com/dashboard")
snap = await get_accessibility_snapshot() await click_by_uid("ax_1b2c3d4e")
await start_trace() await human_click(selector="#buy-now") await stop_trace("/tmp/buy-flow.json") # loads in Chrome DevTools
await run_lighthouse("https://example.com", form_factor="mobile")
The interaction tree emits compact rows like {"id": 1, "t": "btn", "l": "Search", "r": "hdr"}:
t (type), l (label), r (region)aria-label, aria-labelledby, associated , placeholder, text, title, althdr, nav, main, side, ftr, dlgbutton -> btn, checkbox -> chk, etc.Reported reduction on perplexity.ai: ~96% fewer tokens than raw HTML (~11k -> ~400).
For flows that span multiple actions, prefer get_accessibility_snapshot + click_by_uid - the uids stay valid as long as the underlying backend node survives, even across re-renders.
uv sync
uv run ruff check . uv run ruff format --check . uv run mypy src uv run pytest
CI runs the same four on every push and PR.
Everything on the original roadmap shipped in the 0.2 / 0.3 releases:
Fetch.enable)--proxy-server)ToolResponse envelope adopted in rich-output toolsDocumentation site: [https://bituq.github.io/zendriver-mcp/](https://bituq.github.io/zendriver-mcp/)
What's next is driven by actual usage. Ideas on deck:
mock_responseFetch.enable with patterns (faster than our "match all then filter")MIT. See LICENSE.