プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

ShadowCrawl

作者:DevsHeroバージョン 2.3.0i★ –i–
レジストリ名io.github.DevsHero/ShadowCrawl

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Rust MCP stealth scraper: anti-bot search/scrape with CDP fallback + HITL non-robot.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: –
  • トランスポート:
  • カテゴリ: ウェブ・ブラウザ

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

作者はレジストリにインストール情報を載せていません。下にある作者のREADMEをご覧ください。

できること

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。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント DevsHero で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの875件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの875件のうち3%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの875件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

ShadowCrawlは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.3.0)がレジストリに届いたのは9 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

代わりの候補

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 Use

作者:browser-use

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

パソコンでもクラウドでも★ 120,087MIT16 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

CortexScout (cortex-scout) — Search and Web Extraction Engine for AI Agents

CortexScout is the Deep Research & Web Extraction module within the Cortex-Works ecosystem.

Designed for agent workloads that require token-efficient web retrieval, reliable anti-bot handling, and optional Human-in-the-Loop (HITL) fallback.


Overview

CortexScout provides a single, self-hostable Rust binary that exposes search, extraction, and stateful browser automation capabilities over MCP (stdio) and an optional HTTP server. Output formats are structured and optimized for downstream LLM use.

It is built to handle the practical failure modes of web retrieval (rate limits, bot challenges, JavaScript-heavy pages) through progressive fallbacks: native retrieval → Chromium CDP rendering → Stateful E2E Testing → HITL workflows.


Tools (Capability Roster)

AreaMCP Tools / Capabilities
Searchweb_search (URL discovery) or web_search(include_content=true) (search+content in one call)
Fetch and Crawl`web_fetch(mode="single""batch""crawl")` (unified fetch family)
Extractionextract_fields (primary structured extraction)
Automationscout_browser_automate / browser_automate (stateful omni-tool), scout_agent_profile_auth, scout_browser_close
Anti-bot handlingCDP rendering, proxy rotation, block-aware retries
HITLvisual_scout, `hitl_web_fetch(auth_mode="challenge""auth")`
Memorymemory_search (LanceDB-backed research history)
Deep researchdeep_research (multi-hop search + scrape + synthesis)

Legacy names remain callable as compatibility aliases (web_search_json, web_fetch_batch, web_crawl, fetch_then_extract, human_auth_session). Agents should prefer the unified primary tools above.


Ecosystem Integration

While CortexScout runs as a standalone tool today, it is designed to integrate with CortexDB and CortexStudio for multi-agent scaling, shared retrieval artifacts, and centralized governance.


🎭 The "Playwright Killer" (Stateful Browser Automation)

CortexScout includes a built-in, stateful CDP automation engine designed specifically for AI Agents, completely replacing heavy frameworks like Playwright or Cypress for E2E testing workflows.

  • The Silent Omni-Tool (`scout_browser_automate`): Instead of calling dozens of browser tools, agents pass one array of steps. The runtime now covers Playwright-style action families in one call: navigation, hover/click/type/wait, locator-driven actions, assertions, tabs, screenshots/PDF, file upload, form fill, dialog policy, coordinate mouse actions, route mocking, console/network capture, and cookie/storage CRUD.
  • Persistent Agent Profile: Automation runs silently in the background (--headless=new) using a dedicated isolated profile (~/.cortex-scout/agent_profile). It maintains cookies, localStorage, and session state across tool calls without causing SingletonLock collisions with your active desktop browser.
  • QA Mock, Trace, And Verification Engine: Agents can install route mocks (mock_api, route_list, unroute) with response header overrides/stripping, trace flows (trace_start, trace_stop, trace_export), capture console/network logs, checkpoint browser state, and run both CSS and locator-based assertions plus Playwright-style verification helpers.
  • The Agent Auth Portal (`scout_agent_profile_auth`): If the silent agent encounters a CAPTCHA or complex OAuth login (like Google/Microsoft) on a new domain, this tool launches the agent's profile in a visible window. You solve the CAPTCHA once, the cookies are saved, and the agent returns to silent automation forever.
Playwright-Style Coverage Map
Capability AreaCortex Scout Actions
Navigation and inputnavigate, navigate_back, click, hover, type, press_key, scroll, wait_for, wait_for_selector, wait_for_locator
Locator and verificationclick_locator, type_locator, assert, assert_locator, generate_locator, verify_element_visible, verify_text_visible, verify_list_visible, verify_value
Tabs and mediatabs, resize, screenshot, snapshot, pdf_save, file_upload, fill_form, handle_dialog
Network and mocksnetwork_tap, network_dump, network_state_set, mock_api, route_list, unroute
Browser statestorage_clear, storage_state_export, storage_state_import, storage_checkpoint, storage_rollback, cookie_*, localstorage_*, sessionstorage_*
Low-level pointer controlmouse_click_xy, mouse_down, mouse_move_xy, mouse_drag_xy, mouse_up, mouse_wheel

The main tradeoff versus raw Playwright MCP is packaging, not capability shape: Cortex Scout keeps the browser surface inside one stateful omni-tool so agents spend fewer turns and fewer tokens coordinating multi-step flows.


Anti-Bot Efficacy & Validation

This repository includes captured evidence artifacts that validate extraction and HITL flows against representative protected targets.

TargetProtectionEvidenceNotes
LinkedInCloudflare + AuthJSON · SnippetAuth-gated listings extraction
TicketmasterCloudflare TurnstileJSON · SnippetChallenge-handled extraction
AirbnbDataDomeJSON · SnippetLarge result sets under bot controls
UpworkreCAPTCHAJSON · SnippetProtected listings retrieval
AmazonAWS ShieldJSON · SnippetSearch result extraction
nowsecure.nlCloudflareJSONManual return path validated

See proof/README.md for methodology and raw outputs.


Quick Start

Option A — Prebuilt binaries

Download the latest release assets from GitHub Releases and run one of:

  • cortex-scout-mcp — MCP stdio server (recommended for VS Code / Cursor / Claude Desktop)
  • cortex-scout — optional HTTP server (default port 5000; override via --port, PORT, or CORTEX_SCOUT_PORT)

Health check (HTTP server):

./cortex-scout --port 5000

curl http://localhost:5000/health

Option B — Build from source

Install protoc first. lance-encoding uses Protocol Buffers during the release build, so protoc must be on your PATH.

  • macOS: brew install protobuf
  • Ubuntu/Debian: sudo apt-get install -y protobuf-compiler
  • Fedora: sudo dnf install -y protobuf-compiler

Basic build (search, scrape, deep research, memory):

git clone https://github.com/cortex-works/cortex-scout.git

cd cortex-scout cargo build --release --manifest-path mcp-server/Cargo.toml --bin cortex-scout-mcp

This works from the repository root because the manifest path is explicit.

Full build (includes hitl_web_fetch / visible-browser HITL):

cargo build --release --manifest-path mcp-server/Cargo.toml --all-features --bin cortex-scout-mcp

If you also want the optional HTTP server binary, build it explicitly with cargo build --release --bin cortex-scout.

Local MCP smoke test:

python3 publish/ci/smoke_mcp.py

This runs a newline-delimited JSON-RPC stdio session against the local cortex-scout-mcp binary and exercises the main public tools with safe example inputs.


MCP Integration (VS Code / Cursor / Claude Desktop)

Add a server entry to your MCP config.

VS Code (mcp.json — global, or settings.json under mcp.servers):

The hard timeout guard vars below are required in MCP configs. They are the safety rail that prevents a bad page, stalled browser launch, or stuck scrape stage from holding the whole MCP session open indefinitely.

// mcp.json (global): top-level key is "servers"

// settings.json (workspace): use "mcp.servers" instead { "servers": { "cortex-scout": { "type": "stdio", "command": "env", "args": [ "RUST_LOG=warn", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SCRAPE_URL=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SEARCH_STRUCTURED=120", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_VISUAL_SCOUT=45", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_LAUNCH_TIMEOUT_SECS=12", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_TAB_PROBE_TIMEOUT_SECS=4", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS=20", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_INITIAL_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_RETRY_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_FORCED_CDP_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_NATIVE_CDP_FALLBACK=25", "SEARCH_ENGINES=google,bing,duckduckgo,brave", "LANCEDB_URI=/YOUR_PATH/cortex-scout/lancedb", "HTTP_TIMEOUT_SECS=30", "MAX_CONTENT_CHARS=10000", "/YOUR_PATH/cortex-scout/mcp-server/target/release/cortex-scout-mcp" ] } } }

Default behavior is direct/no-proxy. Add IP_LIST_PATH and PROXY_SOURCE_PATH only if you want proxy tools available. If you want proxy_control available without routing normal traffic through proxies, point IP_LIST_PATH at an empty ip.txt file and let agents populate it on demand.

Important: Always use RUST_LOG=warn, not info. At info level, the server emits hundreds of log lines per request to stderr, which can confuse MCP clients that monitor stderr.

Windows: Windows has no env command. Use the command+env object format instead — see docs/IDE_SETUP.md.

With deep research (LLM synthesis via OpenRouter / any OpenAI-compatible API):

{

"servers": { "cortex-scout": { "type": "stdio", "command": "env", "args": [ "RUST_LOG=warn", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SCRAPE_URL=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SEARCH_STRUCTURED=120", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_VISUAL_SCOUT=45", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_LAUNCH_TIMEOUT_SECS=12", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_TAB_PROBE_TIMEOUT_SECS=4", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS=20", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_INITIAL_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_RETRY_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_FORCED_CDP_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_NATIVE_CDP_FALLBACK=25", "SEARCH_ENGINES=google,bing,duckduckgo,brave", "LANCEDB_URI=/YOUR_PATH/cortex-scout/lancedb", "HTTP_TIMEOUT_SECS=30", "MAX_CONTENT_CHARS=10000", "OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1", "OPENAI_API_KEY=sk-or-v1-...", "DEEP_RESEARCH_LLM_MODEL=moonshotai/kimi-k2.5", "DEEP_RESEARCH_ENABLED=1", "DEEP_RESEARCH_SYNTHESIS=1", "DEEP_RESEARCH_SYNTHESIS_MAX_TOKENS=4096", "/YOUR_PATH/cortex-scout/mcp-server/target/release/cortex-scout-mcp" ] } } }

Multi-IDE guide: docs/IDE_SETUP.md


Configuration (cortex-scout.json)

Create cortex-scout.json in the same directory as the binary (or repository ro

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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