Chrome DevTools MCP
MCP server for Chrome DevTools
作者による説明(英語の原文)
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
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。
X-Browser-Use-API-Key「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "uvx",
"args": [
"browser-use",
"--cli-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http browser-use https://api.browser-use.com/v3/mcp --header 'X-Browser-Use-API-Key: your-value'claude mcp add browser-use -- uvx browser-use --cli-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"url": "https://api.browser-use.com/v3/mcp",
"headers": {
"X-Browser-Use-API-Key": "your-value"
}
}
}
}プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "uvx",
"args": [
"browser-use",
"--cli-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": {
"browser-use": {
"type": "http",
"url": "https://api.browser-use.com/v3/mcp",
"headers": {
"X-Browser-Use-API-Key": "your-value"
}
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"browser-use": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"browser-use",
"--cli-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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
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。
X-Browser-Use-API-Key 秘密 必須 HTTP header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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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
レジストリ名はドメイン browser-use.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
コードの最終更新:昨日
MITを使用
1359ミリ秒で応答(HTTP 200)
サインイン不要
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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4項目のうち4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。
入力が必要なもの:X-Browser-Use-API-Key
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は昨日、最新バージョン(0.13.11)がレジストリに届いたのは16 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser, Playwright MCP
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
MCP server for Chrome DevTools
MCP server for browser use access
Playwright Tools for MCP
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。
The open-source browser agent. Run it locally with any LLM, or on Browser Use Cloud: stealth browsers from $0.02/hour, top score (90.5%) on Stealth Bench V2.
Find an available slot, pick a date and time, handle the CAPTCHA, and book a driving test.
Explore more demos and prompts ↗
AI agents and crawlers: read browser-use.com/llms.txt for the product map (open source, Browser Harness, Cloud browsers, Agents API, pricing) and docs.browser-use.com/llms.txt for the documentation index. Browser Use is the open-source browser agent (Python and TypeScript), a $0.02 per browser-hour cloud browser with stealth, CAPTCHA solving and residential proxies, and a hosted agent API.
Scale browser automation with our hosted agent, stealth browsers, and infrastructure for profiles, recordings, and data policies.
New Google, GitHub, or Microsoft signups get $1 cloud credit.
Paste this prompt into Claude Code, Codex, Hermes, OpenClaw, or your favorite agent.
Install or upgrade browser-use to the latest stable version with uv using Python 3.12, run `browser-use skill install` to register the skill, and connect it to my browser. If setup or connection fails, follow https://github.com/browser-use/browser-harness/blob/main/install.md.
Run the Browser Use agent locally from Python, with your choice of model and a local or cloud browser:
1. Install Browser Use (Python >= 3.11):
With uv installed, run uv init --python 3.12 first if you're starting a new project.
uv add browser-use
2. Add your [OpenAI API key](https://platform.openai.com/api-keys) to `.env`:
# .env
OPENAI_API_KEY=your-key
For either optional Browser Use service, get a Browser Use API key.
3. Save this as `agent.py`:
import asyncio
from browser_use import Agent, Browser, ChatBrowserUse, ChatOpenAI from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
async def main(): llm = ChatOpenAI(model='gpt-5.6-luna', reasoning_effort='xhigh')
agent = Agent( task="Find the number of stars of the browser-use repo", llm=llm,
) history = await agent.run() print(history.final_result())
if name == "main": asyncio.run(main())
To use BU2, replace the ChatOpenAI line with the commented ChatBrowserUse line. The cloud-browser option works with either model.
4. Run it:
uv run agent.py
The agent opens a browser, looks up the repository, and prints its answer.
5. Run the same agent on a cloud browser (no Chrome to install; works in Docker, CI, and serverless):
Set BROWSER_USE_API_KEY (get a key), then uncomment the browser= line in agent.py and run it again:
agent = Agent(
task="Find the number of stars of the browser-use repo", llm=llm, browser=Browser(use_cloud=True), )
Cloud browsers cost $0.02 per browser-hour plus network traffic (pricing), and add stealth, residential proxies, CAPTCHA solving, and a live view URL. Same code, no other changes.
Maintained by Browser Use. Compatible with Claude.
Use Claude's browser toolset with Browser Use as the driver. Browser Use implements all 31 browser actions and can control a local browser, a Browser Use Cloud browser, or an existing remote browser over CDP. Bash is included in the Browser Use integration for processing data and writing files.
Requires an Anthropic SDK version that includes anthropic.tools.browser. Bash requires a Linux or macOS host with /bin/bash; use WSL on Windows. The snippet below runs inside an async function; see the quickstart for a complete script.
import os
from anthropic import AsyncAnthropic from browser_use.integrations.toolsets_for_claude import Bash, BrowserUse
task = 'Open example.com and report its page title.' driver = BrowserUse() # Or BrowserUse(use_cloud=True) bash = Bash(output_dir='outputs')
async with driver, AsyncAnthropic() as client: runner = client.beta.messages.tool_runner( model=os.environ['ANTHROPIC_MODEL'], max_tokens=32_768, max_iterations=100, tools=[driver, bash], messages=[{'role': 'user', 'content': task}], ) result = await runner.until_done()
Quickstart ↗ · Integration docs ↗
This very hard benchmark targets the hardest browser tasks. On easier tasks, even smaller models can achieve very high success rates. Results shown are from a 60-task subset of BU Bench V2.
Should I use the fully hosted cloud, CLI, or Python library?
The CLI and Python library can each connect to a local or cloud browser. A cloud browser hosts the browser; the fully hosted API runs the agent as well.
What's the best model to use?
We recommend BU2, our model optimized for browser automation: ChatBrowserUse(model='bu-2-0'). It uses BROWSER_USE_API_KEY; ChatBrowserUse() currently selects the same model.
The best choice depends on your tasks, latency, and budget. See the BU2 model card, benchmark, and supported models and pricing to compare options.
Can I use Claude / GPT / Gemini through ChatBrowserUse?
Yes. ChatBrowserUse accepts provider-prefixed model IDs through the