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)
DeepSeek web vision model as an MCP server with browser auto-login.
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。
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
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。
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 xlight 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(0.2.2)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MCPB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。
让 DeepSeek 网页版视觉模型,成为你所有 AI 助手的"眼睛"。 在 Zed、OpenCode、Codex、Claude Code、Cursor、Claude Desktop 等任意支持 MCP 的 agent,以及 DeepSeek Harness(DSH,原生插件或 skill + CLI)中直接识图——浏览器自动登录,无需 API key、无需手动复制 token。
Python 版 deepseek-vision-mcp 的 Rust 全量重写:单原生二进制、多平台分发,一处安装处处可用。DSH 用户更可 dsh plugin 一键安装原生插件包 @xlight-oss/visionary-dsh——5 个原生工具 + 文本模型图片桥接,一包全齐。
graph TD
subgraph 宿主[任意 MCP 宿主] AG["Zed / OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop"] AG -->|spawn 独立进程| SRV end subgraph DSH[DeepSeek Harness] DP["@xlight-oss/visionary-dsh 插件 deepseek_vision 等 5 个原生工具
vision / ocr / status / login / logout / skill / init / doctor mcp-stdio CLI"] CFG["~/.deepseek-visionary/config.json token + smidV2 + cf_clearance + 会话"] SRV --> CFG end SRV -->|HTTPS| DS["DeepSeek 网页后端"] SRV -->|CDP 启动 + 监听| BRO["Chrome 系浏览器 仅登录时出现"]
vision / ocr / status / login / logout / skill / init / doctor),mcp-stdio 子命令显式启动 MCP stdio 服务;实现完整 vision / OCR 流水线(PoW → 上传 → fork → HIF 签名 → SSE 流式 completion)与 CDP 自动登录ctx.tools 注册 deepseek_vision / deepseek_ocr 等 5 个原生工具,宿主进程内 spawn visionary-server 复用 Rust 管道(续聊/登录不受 bash 沙箱限制);内置文本模型图片桥接(纯文本模型会话粘贴图片自动放行 + 改写为文本引导)# macOS / Linux 一键脚本
curl -LsSf https://github.com/xlight/deepseek-visionary/releases/latest/download/visionary-server-installer.sh | sh
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "irm https://github.com/xlight/deepseek-visionary/releases/latest/download/visionary-server-installer.ps1 | iex"
brew install xlight/tap/visionary-server
npm install -g @xlight-oss/visionary-server
也可以直接从 GitHub Releases 下载对应平台的
visionary-server-裸二进制加入 PATH(Windows 为.exe,或.zip解压)。
Windows 安装脚本默认装到
$HOME\.cargo\bin并自动写入 PATH(加-NoModifyPath可跳过);该目录只是 cargo-dist 的默认命名约定,不要求安装 cargo——非 Rust 用户可用VISIONARY_SERVER_INSTALL_DIR环境变量自定义安装目录,或直接用 npm 全局包。首次运行若遇 SmartScreen 弹窗,点「更多信息 → 仍要运行」即可。
npm 全局包注意:Windows 上
npm install -g @xlight-oss/visionary-server的 PATH 里只有 shim(.cmd/.ps1),DSH 原生插件会自动解析 shim 定位真实 exe——安装后重启 DSH 即可用。
CLI 是零配置入口:安装后即可直接在终端 / 脚本 / AI agent 中调用 vision 识图,无需任何 MCP 配置。首次使用先登录:
# 浏览器自动登录(后续无需重复)
visionary-server login
visionary-server vision screenshot.png visionary-server vision img.png --json --prompt "图中有什么?" --thinking
给 AI agent 使用时,把内嵌的调用契约 skill 装进 agent 的 skills 目录,agent 即学会以 --json 原子输出正确调用:
# skill 内嵌于二进制,一条命令安装/更新
visionary-server skill install
需要把 deepseek_vision 作为 MCP 工具暴露给宿主(Zed / OpenCode / Codex / Claude Code / Cursor / Claude Desktop)时,用 init 一键接入:
# 一键检测并接入(列出已安装 agent)
visionary-server init
visionary-server init opencode visionary-server init codex visionary-server init claude visionary-server init cursor visionary-server init claude-desktop visionary-server init dsh # DeepSeek Harness(skill + CLI 轻量接入)
visionary-server init --opencode --codex --dsh --yes
visionary-server init opencode --dry-run
各 agent 的详细接入文档见 docs/integrations/:
| Agent | 文档 | 一键命令 |
|---|---|---|
| Zed | zed.md | 扩展市场安装(见下) |
| OpenCode | opencode.md | visionary-server init opencode |
| Codex | codex.md | visionary-server init codex |
| Claude Code | claude-code.md | visionary-server init claude |
| Cursor | cursor.md | visionary-server init cursor |
| Claude Desktop | claude-desktop.md | visionary-server init claude-desktop |
| DeepSeek Harness | deepseek-harness.md | 原生插件 dsh plugin --profile web add @xlight-oss/visionary-dsh(推荐)或 visionary-server init dsh(skill + CLI 轻量接入) |
DeepSeek Harness 原生插件:DSH 用户还可安装 npm 插件包
@xlight-oss/visionary-dsh,把deepseek_vision/deepseek_ocr/deepseek_vision_status/deepseek_vision_login/deepseek_vision_logout注册为 DSH 原生工具(结构化 schema、宿主级执行,续聊/登录不受 bash 沙箱限制),安装详见 packages/dsh-plugin/README.md。
新兴通道:Microsoft Agent Package Manager 用户可直接
apm install --mcp io.github.xlight/deepseek-visionary(复用 MCP Registry 标识)。
DSH 用户除 init dsh(skill + CLI)外,更推荐安装原生插件,获得宿主级权限与结构化工具 schema:
# 前置:安装二进制(见上文)并确保能被插件找到
dsh plugin --profile web add @xlight-oss/visionary-dsh
dsh plugin --profile web add /path/to/packages/dsh-plugin
dsh plugin 经包内 dsh.bundle.patch 声明自动注册 visionary-vision、visionary-image-bridge 两个插件行,重启 DSH 后 5 个原生工具出现在工具目录,桥接同时生效(模型可直接调用,无需手写任何配置);两行的配置页由包自身 dsh.client 声明、随主行下发,在 设置 → 插件 → Plugins 打开(不额外占插件行)。验证:dsh --profile web --dump-config 应出现单个 @xlight-oss/visionary-dsh 层。要求 DSH ≥ 0.1.7-rc.1(0.1.5 线请固定 @xlight-oss/visionary-dsh@0.7.3,更早的装 0.7.2)。详见 packages/dsh-plugin/README.md。
文本模型下粘贴图片被拒绝? 本插件已内置图片桥接(
visionary-image-bridge插件行,无需额外安装):
纯文本模型会话中粘贴的图片经桥接放行 → 落盘 → 改写为文本引导,
agent 用
deepseek_vision完成分析,模型只收到文本;VL 模型原生看图不受干扰。
配置/隐私说明见 packages/dsh-plugin/README.md 的「工具」与「图片桥接」节(设置面板 设置 → 插件 → Plugins 下的两个行配置页,对应
visionary-vision:/visionary-image-bridge:settings 命名空间,热重载)。
登录凭据保存在 ~/.deepseek-visionary/config.json,CLI / MCP / DSH 插件三路共享;浏览器自动登录会打开窗口导航到 chat.deepseek.com,登录后自动抓取 token 并保存:
visionary-server login(可先 status --json 预检)deepseek_vision_login手动兜底:登录 chat.deepseek.com 后,DevTools → Application → Local Storage →
userToken→ 复制JSON.parse(value).value,写入~/.deepseek-visionary/config.json:
`json
{ "user_token": "你的 token" }
`
visionary-server vision 识图(详见下文「CLI 工具」)deepseek_vision 传入图片路径 / base64 / data URI 即可识图如果你只用 Zed,也可以直接从扩展市场安装:
Cmd+Shift+P)→ zed: extensions → 搜索 DeepSeek Visionary → Installvisionary-server 二进制并启动 MCP 服务| 命令 | 说明 |
|---|---|
visionary-server(无参数) | 输出 help 用法信息并退出码 2(不进入任何模式) |
visionary-server --version | 输出版本号 |
visionary-server mcp-stdio | 显式启动 MCP stdio 服务(MCP 模式入口,所有 agent 配置均以此启动) |
visionary-server vision ... | 用视觉模型分析一张或多张图片(CLI 版 deepseek_vision)。image 支持路径 / base64 / data URI / -(stdin,仅单图);多图一次上传联合分析(与网页端多图行为一致);--prompt / --thinking / --continue-conversation / --session-id / --json / --stream / --no-stream / --model-type(vision 或 ocr,默认 vision) |
visionary-server ocr ... | 用纯 OCR 管道原样提取图片中的文字(CLI 版 deepseek_ocr,等价 vision --model-type ocr)。参数面对齐 vision(无 --model-type,恒为 ocr);默认提示词为文字提取语义;无文字图片输出业务提示并退出非零 |
visionary-server status | 轻量鉴权状态检查(CLI 版 deepseek_vision_status),--json 输出结构化状态 |
visionary-server login | 浏览器自动登录(CLI 版 deepseek_vision_login) |
visionary-server logout | 清除保存的凭据(CLI 版 deepseek_vision_logout) |
visionary-server skill install | 安装 agent 调用契约 skill 到 ~/.agents/skills/(内嵌于二进制) |
visionary-server doctor | 诊断环境:config 路径/权限、浏览器、token 有效性、平台 |
visionary-server init [agent] | 检测并接入已安装的 AI agent(--dry-run / --yes / 多选 flags,含 dsh) |
vision)vision 的输出模式由 stdout 是否 TTY 与显式开关共同决定:
| 场景 | 默认行为 | 消费方 |
|---|---|---|
| 终端(TTY) | 流式打印回答文本 | 人 |
| 管道/脚本(非 TTY) | 一次性输出完整文本 | 脚本兑底 |
visionary-server vision img.png --json | 原子 JSON:{"text", "session_id", "parent_message_id"}(失败为 {"error"}) | 脚本 / AI agent(推荐) |
--stream / --no-stream 可强制指定模式;--json 恒为原子输出(不与 --stream 同用)。失败时退出码非零。
# 终端交互:流式输出
visionary-server vision screenshot.png
visionary-server vision img.png --json --prompt "图中有什么?"
cat img.png | visionary-server vision - --json
CLI 也是 AI agent 的零 MCP 配置工具面:只要 visionary-server 在 PATH,任何能执行 shell 的 agent 都可以调用它。二进制内嵌 agent 调用契约 SKILL.md(随安装具备),核心约定:agent 调用 `vision` 必须加 `--json` 原子输出(流式文本无结构化边界,不可可靠解析)。
安装 skill 到 agent skill 目录(以 Zed 为例):
# skill 内嵌于二进制,无需本地仓库,一条命令安装/更新
visionary-server skill install
DeepSeek Harness(DSH):DSH 默认扫描
~/.agents/skills与~/.dsh/skills作为技能根,上述位置天然兼容;运行visionary-server init dsh会额外写入 DSH 专属技能根并汇总提示(见 deepseek-harness.md)。DSH 用户更推荐安装原生插件@xlight-oss/visionary-dsh(dsh plugin --profile web add),把deepseek_vision等注册为宿主级原生工具,续聊/登录不受 bash 沙箱限制(见 packages/dsh-plugin/README.md)。
同一组工具既以 MCP 工具暴露给 MCP 宿主,也以 DSH 原生工具注册给 DeepSeek Harness(命名与 schema 一致):
| 工具 | 说明 |
|---|---|
deepseek_vision | 上传一张或多张图片(路径 / base64 / data URI)并用 DeepSeek 视觉模型分析;多图经 images 数组一次上传、模型联合分析(与网页端多图行为一致)。参数:images(多图)/ image(单图,向后兼容,二选一)、prompt、thinking、continue_conversation、session_id |
deepseek_ocr | 用纯 OCR 管道原样提取图片中的文字(等价 CLI visionary-server ocr)。定位于文字提取而非理解:截图 / 文档 / 代码 / 表格 / 标识。参数面与 deepseek_vision 完全一致;图片无文字时以错误提示返回「图片中未提取到文字」 |
deepseek_vision_status | 检查登录状态与 token 有效性(含真实校验探针) |
deepseek_vision_login | 浏览器自动登录并抓取凭据(阻塞,超时可配) |
deepseek_vision_logout | 清除保存的凭据 |
质量提示:OCR 结果来自服务端文本提取管道,对清晰截图/文档效果好;放大模糊、手写或复杂版式时结果可能不完整。需要结合上下文理解内容(翻译、总结版式)时用
deepseek_vision,deepseek_ocr只负责拿原文。
deepseek_vision(及 deepseek_ocr)支持多轮对话:
continue_conversation=true:复用上一次会话,可对比多张图片session_id:显式切换到指定会话线程会话状态持久化在 ~/.deepseek-visionary/session.json。
| 变量 | 说明 |
|---|---|
DEEPSEEK_USER_TOKEN | 覆盖 config.json 中的 token(可选) |
DEEPSEEK_SMIDV2 / DEEPSEEK_CF_CLEARANCE | 覆盖对应 cookie(可选) |
DEEPSEEK_BASE_URL | API 基地址(默认 https://chat.deepseek.com) |
DEEPSEEK_LOGIN_TIMEOUT | 登录等待超时秒数(默认 600) |
DEEPSEEK_VISIONARY_MODEL_TYPE | 默认上传管道模型类型(vision 或 ocr,默认 vision;CLI --model-type 优先于该变量) |
DEEPSEEK_VISIONARY_BIN | DSH 插件解析二进制路径(Config.binaryPath → 此变量 → PATH) |
DEEPSEEK_AUTO_REFRESH | token 失效时自动用浏览器 profile 续期并重试一次(默认开启,0 关闭) |
DEEPSEEK_REFRESH_TIMEOUT | 自动续期的登录等待超时秒数(默认 90) |
DEEPSEEK_UPLOAD_MIN_INTERVAL | 两次上传之间的最小间隔秒数(默认 5,0 关闭限速;防上传风控) |
# 构建原生服务
cargo build -p visionary-server --release
rustup target add wasm32-wasip2 cargo build -p visionary-zed-ext --release --target wasm32-wasip2
cargo test -p visionary-server
cd packages/dsh-plugin && pnpm install
版本号由 scripts/bump_version.py 统一管理(同步 Cargo.toml / Cargo.lock×2 / extension.toml / packages/dsh-plugin/package.json / packages/dsh-plugin/lib/index.mjs 的 COMPAT_MINOR / server.json 共 7 个版本条目并校验一致性):
# 只 bump + 校验 + 打印步骤
python3 scripts/bump_version.py
python3 scripts/bump_version.py
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます