Chrome DevTools MCP
MCP server for Chrome DevTools
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
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.
X-Browser-Use-API-Key비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "uvx",
"args": [
"browser-use",
"--cli-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http browser-use https://api.browser-use.com/v3/mcp --header 'X-Browser-Use-API-Key: your-value'claude mcp add browser-use -- uvx browser-use --cli-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"url": "https://api.browser-use.com/v3/mcp",
"headers": {
"X-Browser-Use-API-Key": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"browser-use": {
"command": "uvx",
"args": [
"browser-use",
"--cli-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": {
"browser-use": {
"type": "http",
"url": "https://api.browser-use.com/v3/mcp",
"headers": {
"X-Browser-Use-API-Key": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"browser-use": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"browser-use",
"--cli-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
X-Browser-Use-API-Key 비밀 필수 HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 browser-use.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
코드 마지막 변경: 어제
MIT 사용
1359ms 만에 응답(HTTP 200)
로그인 필요 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 4개 중 4개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: X-Browser-Use-API-Key
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 어제 변경됐고, 최신 버전(0.13.11)은 16일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser, Playwright MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP server for Chrome DevTools
MCP server for browser use access
Playwright Tools for MCP
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
The open-source browser agent. Run it locally with any LLM, or on Browser Use Cloud: stealth browsers from $0.02/hour, top score (90.5%) on Stealth Bench V2.
Find an available slot, pick a date and time, handle the CAPTCHA, and book a driving test.
Explore more demos and prompts ↗
AI agents and crawlers: read browser-use.com/llms.txt for the product map (open source, Browser Harness, Cloud browsers, Agents API, pricing) and docs.browser-use.com/llms.txt for the documentation index. Browser Use is the open-source browser agent (Python and TypeScript), a $0.02 per browser-hour cloud browser with stealth, CAPTCHA solving and residential proxies, and a hosted agent API.
Scale browser automation with our hosted agent, stealth browsers, and infrastructure for profiles, recordings, and data policies.
New Google, GitHub, or Microsoft signups get $1 cloud credit.
Paste this prompt into Claude Code, Codex, Hermes, OpenClaw, or your favorite agent.
Install or upgrade browser-use to the latest stable version with uv using Python 3.12, run `browser-use skill install` to register the skill, and connect it to my browser. If setup or connection fails, follow https://github.com/browser-use/browser-harness/blob/main/install.md.
Run the Browser Use agent locally from Python, with your choice of model and a local or cloud browser:
1. Install Browser Use (Python >= 3.11):
With uv installed, run uv init --python 3.12 first if you're starting a new project.
uv add browser-use
2. Add your [OpenAI API key](https://platform.openai.com/api-keys) to `.env`:
# .env
OPENAI_API_KEY=your-key
For either optional Browser Use service, get a Browser Use API key.
3. Save this as `agent.py`:
import asyncio
from browser_use import Agent, Browser, ChatBrowserUse, ChatOpenAI from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
async def main(): llm = ChatOpenAI(model='gpt-5.6-luna', reasoning_effort='xhigh')
agent = Agent( task="Find the number of stars of the browser-use repo", llm=llm,
) history = await agent.run() print(history.final_result())
if name == "main": asyncio.run(main())
To use BU2, replace the ChatOpenAI line with the commented ChatBrowserUse line. The cloud-browser option works with either model.
4. Run it:
uv run agent.py
The agent opens a browser, looks up the repository, and prints its answer.
5. Run the same agent on a cloud browser (no Chrome to install; works in Docker, CI, and serverless):
Set BROWSER_USE_API_KEY (get a key), then uncomment the browser= line in agent.py and run it again:
agent = Agent(
task="Find the number of stars of the browser-use repo", llm=llm, browser=Browser(use_cloud=True), )
Cloud browsers cost $0.02 per browser-hour plus network traffic (pricing), and add stealth, residential proxies, CAPTCHA solving, and a live view URL. Same code, no other changes.
Maintained by Browser Use. Compatible with Claude.
Use Claude's browser toolset with Browser Use as the driver. Browser Use implements all 31 browser actions and can control a local browser, a Browser Use Cloud browser, or an existing remote browser over CDP. Bash is included in the Browser Use integration for processing data and writing files.
Requires an Anthropic SDK version that includes anthropic.tools.browser. Bash requires a Linux or macOS host with /bin/bash; use WSL on Windows. The snippet below runs inside an async function; see the quickstart for a complete script.
import os
from anthropic import AsyncAnthropic from browser_use.integrations.toolsets_for_claude import Bash, BrowserUse
task = 'Open example.com and report its page title.' driver = BrowserUse() # Or BrowserUse(use_cloud=True) bash = Bash(output_dir='outputs')
async with driver, AsyncAnthropic() as client: runner = client.beta.messages.tool_runner( model=os.environ['ANTHROPIC_MODEL'], max_tokens=32_768, max_iterations=100, tools=[driver, bash], messages=[{'role': 'user', 'content': task}], ) result = await runner.until_done()
Quickstart ↗ · Integration docs ↗
This very hard benchmark targets the hardest browser tasks. On easier tasks, even smaller models can achieve very high success rates. Results shown are from a 60-task subset of BU Bench V2.
Should I use the fully hosted cloud, CLI, or Python library?
The CLI and Python library can each connect to a local or cloud browser. A cloud browser hosts the browser; the fully hosted API runs the agent as well.
What's the best model to use?
We recommend BU2, our model optimized for browser automation: ChatBrowserUse(model='bu-2-0'). It uses BROWSER_USE_API_KEY; ChatBrowserUse() currently selects the same model.
The best choice depends on your tasks, latency, and budget. See the BU2 model card, benchmark, and supported models and pricing to compare options.
Can I use Claude / GPT / Gemini through ChatBrowserUse?
Yes. ChatBrowserUse accepts provider-prefixed model IDs through the