Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Undetectable browser automation for LLM agents, spoken over MCP.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"zendriver": {
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add zendriver -- uvx zendriver-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"zendriver": {
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"zendriver": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"zendriver-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 bituq 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.4)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Undetectable browser automation for LLM agents, spoken over MCP.
zendriver-mcp is an MCP server that gives your coding agent (Claude, Cursor, Gemini, Copilot) a real Chrome browser it can actually use on the real web - behind Cloudflare, behind login walls, on pages that detect and block WebDriver.
It's built on Zendriver, which speaks the Chrome DevTools Protocol directly instead of going through WebDriver. That means no navigator.webdriver flag, no headless telltales, and a fingerprint that looks like an ordinary Chrome install.
On top of that foundation, zendriver-mcp layers everything an agent needs to get work done: a token-efficient DOM walker, an accessibility tree with stable uids, performance traces, Lighthouse audits, heap snapshots, human-like input, device emulation, cookie round-tripping, and more - 96 tools across 22 modules.
.heapsnapshot format, Lighthouse audits via the Lighthouse CLI reusing the same browser.prefers-color-scheme.| Module | Tools |
|---|---|
browser | start, stop, status |
navigation | navigate, back, forward, reload, page info |
tabs | new / list / switch / close |
elements | click, type, clear, focus, select, upload |
query | find element(s), text, attributes, buttons, inputs |
content | HTML, text, interaction tree, scroll |
storage | cookies (document.cookie), localStorage |
logging | network + console logs, wait-for-request |
forms | fill form, submit, key press, mouse click |
utils | screenshot, execute JS, wait, security audit |
stealth | Cloudflare bypass, UA / locale / timezone / geolocation overrides |
humanlike | human_click, human_type, estimated_typing_duration |
emulation | viewport, device presets, CPU + network throttle, media |
devtools | start/stop trace, take heap snapshot |
lighthouse | run audit, check CLI availability |
screencast | start / stop (writes frame directory) |
accessibility | AX snapshot with stable uids, click_by_uid, describe_uid |
cookies | export / import / list / clear (CDP-level, all origins) |
network_control | block URLs, extra headers, bypass service worker |
permissions | grant / reset, list names |
proxy | configure / clear (restarts browser with proxy args) |
interception | mock_response, fail_requests, list, stop |
screencast | + export_screencast_mp4, check_ffmpeg_available |
Full signatures live in the docstrings of src/tools/*.py and are auto-listed by the MCP handshake.
Published on PyPI: https://pypi.org/project/zendriver-mcp/.
Requires Python 3.10+ and a Chrome / Chromium install.
# Zero-setup, re-resolves on every run - great for Claude Desktop configs
uvx zendriver-mcp
uv tool install zendriver-mcp pipx install zendriver-mcp pip install zendriver-mcp
{
"mcpServers": { "zendriver": { "command": "uvx", "args": ["zendriver-mcp"] } } }
No clone, no --directory, no absolute path. If you prefer a permanent install instead, swap "command": "uvx" for "command": "zendriver-mcp" after running uv tool install zendriver-mcp.
Working on zendriver-mcp itself? Clone + uv sync, then point your MCP client at the checkout:
{
"mcpServers": { "zendriver": { "command": "uv", "args": ["--directory", "/absolute/path/to/zendriver-mcp", "run", "zendriver-mcp"] } } }
Optional flags on the CLI:
--browser-path /path/to/chrome - point at a specific Chrome binary--transport stdio - only stdio for now; SSE/HTTP arrive when upstream mcp ships stable support# Ask the browser to start, log in once, save the session.
await start_browser() await navigate("https://example.com/login") await fill_form({"#email": "me@me.com", "#pw": "..."}) await export_cookies("~/sessions/example.json")
await start_browser() await import_cookies("~/sessions/example.json") await navigate("https://example.com/dashboard")
snap = await get_accessibility_snapshot() await click_by_uid("ax_1b2c3d4e")
await start_trace() await human_click(selector="#buy-now") await stop_trace("/tmp/buy-flow.json") # loads in Chrome DevTools
await run_lighthouse("https://example.com", form_factor="mobile")
The interaction tree emits compact rows like {"id": 1, "t": "btn", "l": "Search", "r": "hdr"}:
t (type), l (label), r (region)aria-label, aria-labelledby, associated , placeholder, text, title, althdr, nav, main, side, ftr, dlgbutton -> btn, checkbox -> chk, etc.Reported reduction on perplexity.ai: ~96% fewer tokens than raw HTML (~11k -> ~400).
For flows that span multiple actions, prefer get_accessibility_snapshot + click_by_uid - the uids stay valid as long as the underlying backend node survives, even across re-renders.
uv sync
uv run ruff check . uv run ruff format --check . uv run mypy src uv run pytest
CI runs the same four on every push and PR.
Everything on the original roadmap shipped in the 0.2 / 0.3 releases:
Fetch.enable)--proxy-server)ToolResponse envelope adopted in rich-output toolsDocumentation site: [https://bituq.github.io/zendriver-mcp/](https://bituq.github.io/zendriver-mcp/)
What's next is driven by actual usage. Ideas on deck:
mock_responseFetch.enable with patterns (faster than our "match all then filter")MIT. See LICENSE.