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

Thinkrun

作者:dundasバージョン 0.3.14i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.dundas/thinkrun

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Browser control + session recording MCP for AI coding agents (Claude Code, Cursor) — real Chrome.

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: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • 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。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "thinkrun": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@thinkrun/mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add thinkrun -- npx -y @thinkrun/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "thinkrun": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@thinkrun/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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "thinkrun": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@thinkrun/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。

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 dundas 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92%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

Thinkrun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(0.3.14)がレジストリに届いたのは3 日前です。

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。パソコンにNode.jsも必要です。

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。

ThinkRun — Screen Recorder for AI Coding Agents

Stop screenshotting bugs and typing paragraphs to explain them. ThinkRun records any browser session — or lets your agent record what it built — and turns it into structured context your AI coding agent can act on: every click, the console, network requests, your voice narration, and screenshots, all time-synced. Not just a screenshot. Not just a video.

Works with Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, and any MCP client.

Install

npx @thinkrun/mcp

Or install the CLI globally:

npm install -g @thinkrun/cli

The CLI automatically installs the native host binary, which lets AI tools control Chrome.

Add to your MCP config

{

"mcpServers": { "thinkrun": { "command": "npx", "args": ["@thinkrun/mcp"] } } }

Config location:

  • Claude Code: ~/.claude/settings.json
  • Cursor: .cursor/mcp.json
  • Cline: VS Code settings → Cline MCP Servers

Then ask your agent: *"navigate to localhost:3000 and screenshot the checkout page"* — or record the bug yourself and hand the agent the result.

Why ThinkRun

Other tools give your agent eyes. ThinkRun gives it structured sight — context it can parse in one pass instead of you re-explaining the page.

ThinkRunPlaywright MCP
Records a session into structured, replayable context✅❌ drive-only
Turns a recording into an AI-ready report (clicks, console, network)✅❌
Shareable link, also as LLM-ready Markdown / JSON✅❌
Uses your real Chrome — your cookies & sessions✅❌ headless only
Runs alongside your browser, no profile conflict✅❌ fights for Chrome profile

Agent skills for Claude Code, Cursor, Codex & Gemini CLI

Six portable agent skills ship in this repo, mirrored for every major harness (.claude/skills/, .cursor/skills/, .codex/skills/, .gemini/skills/):

  • prove-it — the prove step of a software-factory workflow: named test targets in, a pass/fail table with a screenshot, console and network capture per target out, posted to the PR; any non-pass row sends the change back to build.
  • before-after — the ship step: two captures at the same viewport, one | Before | After | table for the PR, no public paste host.
  • web-browse — browse the web programmatically: drive a real or cloud browser to navigate, interact, extract, and screenshot.
  • ux-audit — walk through a product UI as a real user, screenshot every step, and produce a structured UX report with a prioritized fix list.
  • thinkbrowse-cli — drive the browser from shell scripts via the thinkrun CLI.
  • thinkbrowse-mcp — drive the browser through the ThinkRun MCP server's tools.

Install without cloning — the repo is served as a live MCP server that auto-updates on every commit:

{ "mcpServers": { "thinkrun-skills": { "url": "https://mcp.skillsovermcp.com/mcp/dundas/thinkrun" } } }

Trigger accuracy is measured, not claimed. Every skill ships a 20-query trigger-eval fixture, and evals/BENCHMARK.md publishes the results: with the six-skill catalog (v4, 2026-09-18), 120/120 on GPT-5.6-terra and Claude Fable 5 and 113/120 on Claude Sonnet 5 (its documented strict-MCP reading, not a crash); the earlier four-skill matrix scored 79–80/80 on 12 of 16 model configurations. Catalog-ablation runs show the browsing skills absorb each other's traffic when installed as a subset, and that prove-it fills a gap rather than duplicating a sibling (before-after folds into prove-it when absent). Reproduce with bun evals/run-eval.ts build.

Manual binary install

If you need to install the native host without the CLI, download the binary for your platform from the latest release and run:

chmod +x thinkbrowse-host-* && ./thinkbrowse-host-* --install

The native host binary keeps the thinkbrowse-host filename for now — it's the same signed binary, unchanged by the rename.

FAQ

How do I give Claude Code (or Cursor) access to my browser?

Add ThinkRun as an MCP server — npx @thinkrun/mcp — and your agent can drive and read a real Chrome session, your cookies and logins included. See "Add to your MCP config" above.

How do I show Cursor a UI bug instead of pasting a screenshot?

Record the bug with ThinkRun. Instead of a flat image, your agent gets a structured artifact — the steps you took, the console errors, the failing network requests, and the DOM state at the moment it broke — so it fixes the actual problem instead of guessing from a picture.

Is there an MCP server that uses my real Chrome cookies and sessions?

Yes. ThinkRun runs against your real Chrome via a native host, so authenticated pages just work — no headless re-login, no separate profile, no fighting your browser for the Chrome profile.

How do I record a browser session for an AI coding agent?

Run npx @thinkrun/mcp (or npm i -g @thinkrun/cli) and record any session — or let the agent record what it built. ThinkRun turns it into an AI-ready report (clicks, console, network, narration, screenshots, all time-synced), available as a shareable link and as LLM-ready Markdown/JSON.

How do I give my AI coding agent context about what went wrong?

Hand it a ThinkRun recording. The structured "what happened" — actions, first bad signal, expected vs actual, and the element state — is exactly the context an agent needs to land a fix on the first try.

More

PopNxに聞く