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)
Token-first headless browser for AIs. Extracts a tiny semantic graph, cutting HTML bloat by 95%.
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。
SUBSTRATE_PROXY, SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH, SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT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": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add substrate-browser --env SUBSTRATE_PROXY=your-value --env SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH=your-value --env SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT=your-value -- npx -y substrate-browser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": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}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": {
"substrate-browser": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}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。
SUBSTRATE_PROXY envSUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH envSUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT env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 manuelinuxkr 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(2.0.2)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 wasting 48K tokens to read a webpage. Substrate compresses a typical content page into roughly 1–4K tokens your LLM can actually use — vs. ~48K of raw HTML.
Substrate is an MCP server that gives your AI agent eyes and hands on the web. It extracts a compressed semantic graph of any webpage — buttons, inputs, links, dropdowns, checkboxes — with precise pixel coordinates, and handles clicking, typing, and selection via spatial coordinates. No CSS selectors. No xpaths. No hallucination.
Every other browser automation approach burns tokens on noise:
| Approach | Tokens | Extraction | What Your LLM Gets |
|---|---|---|---|
Raw HTML (page.content()) | ~48,000 | 5ms | Full DOM tree — scripts, styles, hidden elements, ad markup. LLM drowns in noise and hallucinates clicks on invisible elements. |
| Vision (screenshot + OCR) | ~8,000 | ~800ms | A pixel blob. LLM can "see" the page but can't target anything precisely. Clicks land 20px off. Forms fail. |
| Substrate | ~1,000–4,000 | ~10–30ms | Structured JSON: what each element is, where it is, what state it's in. LLM clicks the right thing on the first try. |
The math: a ~110-element content page (say, Wikipedia) compresses to roughly ~2,300 tokens — about 1.8% of a typical 128K context window. You can fit roughly ~55 page extractions before the LLM runs out of room. With raw HTML, you get 2.
*Token figures are order-of-magnitude, measured live on representative pages (example.com ~84 tok, Wikipedia ~3.5K, Hacker News front page ~4.4K, extraction 8–58ms). They scale with page density; the extractor caps output at MAX_ELEMENTS=400, so very dense pages are truncated rather than emitted in full. The math is arithmetic: on a ~2.3K-token page, ⌊128K/2.3K⌋ ≈ 55 extractions.*
The real win — shorter action loops:
Without Substrate: With Substrate:
navigate → screenshot navigate → "I see a button" → click (wrong) → {btn id=3 "Submit" [640,400]} → screenshot → "ah, more right" → click(3) → done. → click → "not that either" → screenshot → ... 2 tool calls. Task complete. 8-12 tool calls. Task complete.
That's not a marginal improvement. That's 5-6x fewer API calls, 5-6x less latency, and 5-6x lower cost per web task.
Substrate runs as a headless Chromium browser via the Model Context Protocol (MCP). Your LLM agent talks to it through 10 simple tools:
| Tool | What It Does |
|---|---|
navigate | Load a URL, get back the page graph (capped at 400 elements) |
click | Click any element by its numeric ID |
type_text | Type into an input field (auto-clears first) |
select_option | Pick a dropdown option by value |
press_key | Press a keyboard key (Escape, Enter, Tab, arrows, modifiers) |
scroll | Scroll up/down by 80% of viewport |
screenshot | Get a visual snapshot + the graph together |
go_back / go_forward | Browser history navigation |
get_current_url | Check where you are |
Every navigation and interaction tool returns the same compressed graph (get_current_url returns just the URL; screenshot returns the image plus the graph). Your LLM reads the graph, picks an element ID, and calls the next tool. No image interpretation. No HTML parsing. Just IDs and coordinates.
Substrate is a standalone Model Context Protocol (MCP) server. You do not need to write code to use it — you just plug it into your AI assistant.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonsubstrate-browser server to the mcpServers block:{
"mcpServers": { "substrate-browser": { "command": "npx", "args": ["-y", "substrate-browser"] } } }
3. Restart Claude Desktop. You will now see the 10 browser tools available (a small hammer icon) and you can ask Claude to "Go to example.com and tell me what you see".
*(Note: Playwright will automatically download the Chromium binary on the very first run. This requires Node.js 20+ installed on your system).*
If you want to modify the extraction logic or add your own tools:
git clone https://github.com/manuelinuxkr/substrate-b.git
cd substrate-b npm install npx playwright install chromium npm run build npm start
MIT