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)
220 browser automation tools for Chrome, Edge, and Firefox via CDP + BiDi. 100% Python.
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": {
"wavexis": {
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add wavexis -- uvx wavexis-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": {
"wavexis": {
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-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": {
"wavexis": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-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7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 MathiasPaulenko 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(1.6.24)がレジストリに届いたのは3 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, 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。
MCP server — 220 browser automation tools for LLMs
Chrome + Firefox · CDP + BiDi · 100% Python · zero Node.js · zero Chromium download
English | 简体中文 | 日本語
MCP server that exposes the wavexis browser automation library to LLMs. 220 tools across 13 capability tiers. No Node.js, no Chromium download — uses your existing Chrome/Edge. 100% Python.
30 seconds to your first screenshot. Add this to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "uvx", "args": ["wavexis-mcp", "--caps", "all"] } } }
Then ask your LLM:
*"Take a full-page screenshot of https://example.com"*
The LLM calls wavexis_screenshot(url="https://example.com", full_page=true) and returns the screenshot. No Node.js, no Chromium download, no setup beyond the config above.
WaveXisMCP wraps the wavexis browser automation library and exposes it as an MCP server. You don't need Node.js, Playwright, or a separate Chromium download — WaveXisMCP launches your existing Chrome or Edge installation directly.
--caps. Start with core (72 tools), add tiers as neededstealth=true hides navigator.webdriver, fakes plugins/languages/chrome runtimesuggestion field so the LLM self-corrects without human helpYou (natural language)
→ LLM decides which tool to call → WaveXisMCP receives the tool call → wavexis library executes it via CDP or BiDi → Chrome/Edge/Firefox performs the action ← Result returned as JSON (text, base64, file path) ← JSON passed back to LLM ← LLM summarizes the result for you
The LLM never sees the browser directly. It only sees tool definitions (name, description, parameters) and JSON responses. This means any MCP-compatible LLM client works out of the box — no custom integrations needed.
url parameter. The browser launches, executes, and closes automatically.core (72 tools) to all (220 tools). Enable only what you need via --caps.suggestion field that tells the LLM what to do next, enabling self-correction without human intervention.pip install wavexis-mcp
The CDP backend (Chromium) is included by default. For the BiDi backend (Firefox):
pip install "wavexis-mcp[bidi]"
Or run without installing (recommended):
uvx wavexis-mcp
Add to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "uvx", "args": ["wavexis-mcp", "--caps", "all"] } } }
Or with pip:
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "wavexis-mcp", "args": ["--caps", "all"] } } }
Call any tool with a url parameter — the browser launches, executes, and closes automatically:
wavexis_screenshot(url="https://example.com", full_page=true)
Open a session, chain multiple actions, close when done:
wavexis_session_open(backend="cdp", headless=false)
→ {"session_id": "abc-123"}
wavexis_navigate(session_id="abc-123", url="https://example.com") wavexis_click(session_id="abc-123", selector="#login") wavexis_screenshot(session_id="abc-123") wavexis_session_close(session_id="abc-123")
Use wavexis_act to interact with pages using natural language:
wavexis_session_open(backend="cdp")
wavexis_navigate(session_id="abc-123", url="https://example.com") wavexis_act(session_id="abc-123", instruction="click the login button") → {"action": "click", "element": {"ref": "el-3", "role": "button", "name": "Login"}, "status": "ok"}
The wavexis_act tool takes an a11y snapshot, matches the instruction to an element using keyword scoring, and executes the detected action (click, type, fill, hover). No external LLM calls — pure heuristic matching.
| Tier | Flag | Tools | Key features |
|---|---|---|---|
| Core | always on | 72 | Session, navigation, screenshot, PDF, scrape, eval, DOM, input, cookies, tabs, NL interaction, iframe, shadow DOM, events |
| Network | --caps=network | 20 | Headers, UA, block, throttle, cache, HAR, intercept, mock, modify req/resp, request body, replay HAR, request list |
| Storage | --caps=storage | 18 | localStorage, sessionStorage, cache storage, IndexedDB, state save/restore |
| Emulation | --caps=emulation | 9 | Device, viewport, geolocation, timezone, dark mode, locale, CPU, touch, sensors |
| A11y | --caps=a11y | 4 | Accessibility tree snapshot, node traversal, axe-core audit |
| Interactions | --caps=interactions | 5 | Dialogs, downloads, permissions |
| DevTools | --caps=devtools | 31 | Performance, CSS, debugging, overlay, console, security, window mgmt, combined trace, annotated screenshot |
| Vision | --caps=vision | 7 | Coordinate-based mouse (pixel-precise) |
| Video | --caps=video | 4 | Video recording, chapters, action overlay |
| Testing | --caps=testing | 6 | Assertions, locator generation |
| Workflows | --caps=workflows | 6 | Multi-action YAML, raw CDP/BiDi, browser context CRUD |
| Data | --caps=data | 7 | Codegen, Lighthouse audit, extract, websocket intercept, crawl, visual diff, core web vitals |
| Experimental | --caps=experimental | 31 | Service workers, animations, WebAuthn, WebAudio, media, cast, bluetooth, extensions, prefs |
| Total | --caps=all | 220 |
Default: --caps=core (72 tools). Enable all: --caps=all. Enable specific: --caps=network,storage,emulation.
Tip: Start with
--caps coreand add tiers as needed. Each tier adds tool definitions to the LLM's context, which consumes tokens. For most tasks,core,network,storage(110 tools) is a good balance.
WaveXisMCP supports two backends with full feature parity:
pip install "wavexis-mcp[bidi]"Select per session:
# CDP (default, Chrome/Edge only)
wavexis_session_open(backend="cdp")
wavexis_session_open(backend="bidi", browser="chrome")
wavexis_session_open(backend="bidi", browser="firefox")
Use connect_existing=True to launch Chrome with --remote-debugging-port and connect to it. Useful for reusing a browser profile with logged-in sessions:
# Launch Chrome with debug port and connect via CDP
wavexis_session_open(connect_existing=true)
wavexis_session_open(connect_existing=true, user_data_dir="C:/Users/me/ChromeProfile")
Chrome is launched headed (headless is ignored). The browser subprocess is terminated when the session is closed.
Chain multiple actions in a single tool call by passing a YAML string:
wavexis_multi_action(
config=""" actions:
""", session_id="abc-123" )
Supported action types: navigate, screenshot, eval, click, type, fill. Set continue_on_error: true to keep executing on failures.
Resources (read-only browser state):
wavexis://session/{id}/url — current page URLwavexis://session/{id}/cookies — cookies as JSONwavexis://session/{id}/console — console messageswavexis://session/{id}/tabs — open tabsPrompts (workflow templates):
scrape_page(url, selector) — scrape and extract contentaudit_page(url) — full a11y + performance auditfill_form(url, fields) — fill a form on a pagedebug_page(url) — debug console, network, performanceRun WaveXisMCP as an HTTP server for CI/CD, shared instances, or Docker:
# HTTP on localhost
wavexis-mcp --transport http --port 8765
wavexis-mcp --transport http --port 8765 --caps all
wavexis-mcp --transport http --allow-remote --port 8765
Binds to 127.0.0.1 by default. Use `-
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