Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Hand browser work off to a server-side agent: read the page as a table, act, then verify.
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。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"jev-ultrafast": {
"command": "uvx",
"args": [
"jev-ultrafast-mcp"
]
}
}
}jev-ultrafast-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が jev-ultrafast-mcp を使っていると言うか、回答に jev-ultrafast-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ jev-ultrafast-mcp につなげません
jev-ultrafast-mcp はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · jev-ultrafast-mcp につなげるアプリを使う
B · ウェブ・ブラウザ の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user jev-ultrafast -- uvx jev-ultrafast-mcpjev-ultrafast-mcp が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
jev-ultrafast-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が jev-ultrafast-mcp を使っていると言うか、回答に jev-ultrafast-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
jev-ultrafast-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が jev-ultrafast-mcp を使っていると言うか、回答に jev-ultrafast-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
jev-ultrafast-mcp を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が jev-ultrafast-mcp を使っていると言うか、回答に jev-ultrafast-mcp のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Claude Code
claude mcp add --scope user jev-ultrafast -- uvx jev-ultrafast-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"jev-ultrafast": {
"command": "uvx",
"args": [
"jev-ultrafast-mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"jev-ultrafast": {
"command": "uvx",
"args": [
"jev-ultrafast-mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"jev-ultrafast": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jev-ultrafast-mcp"
]
}
}
}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。
pypi: jev-ultrafast-mcpこのサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
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14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 jiawei686 で確認済みです
コードの最終更新:2 か月前
MITを使用
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
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
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3項目のうち3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2 か月前、最新バージョン(0.1.5)がレジストリに届いたのは2 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, Scrapling MCP Server, Chrome DevTools 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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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.
Web scraping with stealth HTTP, real browsers, and Cloudflare bypass. CSS selectors supported.
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。
English · 简体中文
Hand the browser work off — an MCP server that drives the page for your agent.
Your agent should not be opening the browser at all. A browser task goes over whole — the URL, the goal, and the check that proves it — and the loop runs on the server. One tool call instead of twenty. Three seconds instead of a minute. A cent instead of a frontier model's context. And it never invents a target: it picks from what the page actually has, and the server refuses rather than guesses.
What it cost. A cent for the whole day, and a cent is all of it:
Three commands, then restart your client.
git clone https://github.com/jiawei686/jev-ultrafast-mcp.git
cd jev-ultrafast-mcp python3 -m venv .venv .venv/bin/pip install -e . # Windows: .venv\Scripts\pip install -e .
python scripts/install.py # finds your MCP clients and writes their config
install.py looks for WorkBuddy, Claude Code, Claude Desktop, Codex CLI, Cursor, VS Code, Cline, Windsurf and Gemini CLI, and writes the format each one expects — merging into your existing config and saving a .bak first. Needs Python ≥ 3.10 and any Chromium-family browser.
Restart the client, and then just say what you want:
You: Set this form to 3 adults, tick *Nonstop only*, then submit it.
Your agent:
browser_goal(goal=…, url=…, verify=[…])— one call; the page is opened and the
loop runs server-side, and the result is checked by code afterwards.
(what that costs)
You: Open example.com and tell me what the page says.
Your agent:
browser_open→ reads the element table → answers — a look is not a task, so it
does not need the model.
(verbatim run)
Restarted and the tools are not there? Some clients make you approve the server once. In WorkBuddy that is *Connectors → Custom connectors → Trust*. The approval is remembered against the config itself, so if you later edit the config it asks once more.
No checkout needed if you would rather install it as a package. It is on PyPI, so the name is enough:
uvx jev-ultrafast-mcp # run it straight from PyPI, nothing installed
pip install jev-ultrafast-mcp # or install it yourself
A client config wants a stable interpreter path rather than uvx's cache, so:
python3 -m venv ~/.jev-ultrafast-mcp/venv
~/.jev-ultrafast-mcp/venv/bin/pip install jev-ultrafast-mcp
That gives you a jev-ultrafast-mcp console script and a stable interpreter path to put in a client config — verified against the latest mcp SDK on Python 3.13, every one of the ten tools listed.
scripts/install.py is the other half: it finds your MCP clients and writes the config each one expects, merging into the existing file and saving a .bak first.
python scripts/install.py --list # what is installed, and the file each one reads
python scripts/install.py --print # show the config it would write, change nothing python scripts/install.py -c cursor,codex # only these two python scripts/install.py --headed # keep a visible browser window python scripts/install.py --allow-domains example.com,*.example.org python scripts/install.py --uninstall # take the entry back out
Runtime dependencies: mcp, websockets, httpx. No Playwright, no Selenium, no browser-harness.
A three-step goal on a real page, driven by browser_goal. This is everything your agent sent and everything it got back — one turn, and the page never entered its context:
browser_goal(
goal="On this flight search form: set Passengers to 3 adults, tick the 'Nonstop only' " "checkbox, then submit the search. Do not type into any city field.", verify=[{"type": "text_contains", "text": "3 adults · nonstop"}], )
goal: On this flight search form: set Passengers to 3 adults, … status: done steps: 3 turbo: 4 decisions · 14,626 tokens · 1.8s model + 1.1s page · 3.3s wall trace:
verified: PASS ok text_contains: '3 adults · nonstop' found in page text
What the second time costs. Nothing. The second time is a recorded macro, and a macro makes no model calls at all — it does not even need a key.
How long it took. 3.3 s wall for the whole goal: 1.8 s of model, 1.1 s of page. Every run prints that line itself, so the numbers are checkable rather than persuasive.
That run is not a mock-up. scripts/turbo_check.py reproduces it against a real Chrome and the real model, and then checks the page with code rather than trusting the model's account of its own work. The three actions — plus the reading and re-reading between them — all happened on the server. Your agent spent one turn and never saw an element table.
The division of labour is the whole design decision, so it is yours to make per task:
| agent drives | browser_goal drives | |
|---|---|---|
| Tool calls for a 3-step flow | 6+ (observe, act, observe, act…) | 1 |
| Who holds the page in context | your agent | the decision model, server-side |
| Per-step cost | one agent turn | one typed request, no screenshot |
| Who names the target | the model writes a selector | the model picks a `ref` from the page's own table |
| If it goes wrong | a wrong click, usually silent | the server refuses, with the reason |
| Knowing it worked | the model's summary | code-checked assertion, which wins the disagreement |
| Second time around | run the model again | macro replay, zero model calls |
Browser automation usually makes the *agent* do the driving: read the page, pick one element, act, read again to see whether that worked. Ten clicks is ten turns, the page passes through the agent's context every time, and a mis-click rarely announces itself.
This server can take that job instead. browser_goal is one tool call from your agent; the loop runs here, server-side, with Jev — TypeSafe's decision model — choosing each step. The model never writes a selector: it picks among the elements the page actually has, and the server refuses anything that is not on the page rather than guessing. When it stops, browser_assert checks the page it left behind in code, and a passing assertion outranks the model's own account of what it did.
Four things follow from that:
ref from a numbered table of what is on the page, not a selector or a coordinate the model invented, and the action is re-checked against the page before it runs.Everything *except* browser_goal — browser_open, browser_observe, browser_act, browser_assert, browser_macro — needs no key, no account, and no network beyond the page itself, from any MCP client: WorkBuddy, Claude Code, Codex, Cursor or VS Code. If you would rather keep your hands on the wheel, that whole surface is still here.
browser_open → element table → browser_act [refs] → browser_assert
Inspired by browser-use/jev-ultrafast and TypeSafe's typed-question API. Independent project, not affiliated with either — see docs/DESIGN.md for what is different and why.
Contents · Quick start · Cheap and fast · What it is · What a session looks like · Connecting an agent · What you can ask it to do · What the agent reads · Why another browser MCP? · Tools · Configuration · FAQ · Try it without an agent · See also
You say:
Open example.com and tell me what the page says.
Your agent does this, and this is everything it sees:
browser_open("https://example.com")
[obs#1] https://example.com/ "Example Domain" scroll=0/216 reachable=1/1 e1 lnk More information...
browser_observe() [delta#2] … 1 element = no change (1 element)
Then it answers. No screenshot was taken, no HTML was dumped, and the page never entered a model's context: your agent read the table and answered.
A more realistic one — searching a real site, with your agent doing the driving:
browser_open("https://duckduckgo.com")
e4 cmb* Search with DuckDuckGo ▸ ""
browser_act([{type, ref: "e4", text: "python asyncio tutorial"}, {keys, key: "Enter"}]) → 2/2 ops ok, one round trip, page navigated
browser_observe() [delta#3] https://duckduckgo.com/?…&q=python+asyncio+tutorial reachable=9/59
browser_assert([{url_contains, text: "q="}, {count_at_least, role: "link", min: 5}]) PASS
That is a verbatim run against the live web — scripts/live_check.py reproduces it end to end.
| Client | Config file install.py writes | After installing |
|---|---|---|
| WorkBuddy | ~/.workbuddy-ai/mcp.json (older installs: ~/.workbuddy/mcp.json) | restart, then Connectors → Custom connectors → Trust |
| Claude Code | ~/.claude.json (user scope) | or claude mcp add --scope user … |
| Claude Desktop | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json | quit the app fully and reopen |
| Codex CLI | ~/.codex/config.toml | codex mcp list to confirm |
| Cursor | ~/.cursor/mcp.json | reload the window |
| VS Code (Copilot) | …/Code/User/mcp.json | Agent mode only — not Ask/Edit |
| Cline | …/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json | reload the window |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | reload the window |
| Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json | gemini mcp list to confirm |
Manual setup — if you would rather not run the installer
Every client below needs the same three facts: an absolute interpreter path, the module, and one environment