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)
Browser control + session recording MCP for AI coding agents (Claude Code, Cursor) — real Chrome.
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": {
"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。
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。
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
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
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(0.3.14)がレジストリに届いたのは3 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。パソコンにNode.js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。
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.
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.
{
"mcpServers": { "thinkrun": { "command": "npx", "args": ["@thinkrun/mcp"] } } }
Config location:
~/.claude/settings.json.cursor/mcp.jsonThen ask your agent: *"navigate to localhost:3000 and screenshot the checkout page"* — or record the bug yourself and hand the agent the result.
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.
| ThinkRun | Playwright 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 |
Six portable agent skills ship in this repo, mirrored for every major harness (.claude/skills/, .cursor/skills/, .codex/skills/, .gemini/skills/):
| Before | After | table for the PR, no public paste host.thinkrun CLI.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.
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-hostfilename for now — it's the same signed binary, unchanged by the rename.
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.
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.
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.
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.
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.