Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Browser control + session recording MCP for AI coding agents (Claude Code, Cursor) — real Chrome.
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": {
"thinkrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@thinkrun/mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add thinkrun -- npx -y @thinkrun/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"thinkrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@thinkrun/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": {
"thinkrun": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@thinkrun/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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 dundas 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(0.3.14)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.
Stop screenshotting bugs and typing paragraphs to explain them. ThinkRun records any browser session — or lets your agent record what it built — and turns it into structured context your AI coding agent can act on: every click, the console, network requests, your voice narration, and screenshots, all time-synced. Not just a screenshot. Not just a video.
Works with Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, and any MCP client.
npx @thinkrun/mcp
Or install the CLI globally:
npm install -g @thinkrun/cli
The CLI automatically installs the native host binary, which lets AI tools control Chrome.
{
"mcpServers": { "thinkrun": { "command": "npx", "args": ["@thinkrun/mcp"] } } }
Config location:
~/.claude/settings.json.cursor/mcp.jsonThen ask your agent: *"navigate to localhost:3000 and screenshot the checkout page"* — or record the bug yourself and hand the agent the result.
Other tools give your agent eyes. ThinkRun gives it structured sight — context it can parse in one pass instead of you re-explaining the page.
| ThinkRun | Playwright MCP | |
|---|---|---|
| Records a session into structured, replayable context | ✅ | ❌ drive-only |
| Turns a recording into an AI-ready report (clicks, console, network) | ✅ | ❌ |
| Shareable link, also as LLM-ready Markdown / JSON | ✅ | ❌ |
| Uses your real Chrome — your cookies & sessions | ✅ | ❌ headless only |
| Runs alongside your browser, no profile conflict | ✅ | ❌ fights for Chrome profile |
Six portable agent skills ship in this repo, mirrored for every major harness (.claude/skills/, .cursor/skills/, .codex/skills/, .gemini/skills/):
| Before | After | table for the PR, no public paste host.thinkrun CLI.Install without cloning — the repo is served as a live MCP server that auto-updates on every commit:
{ "mcpServers": { "thinkrun-skills": { "url": "https://mcp.skillsovermcp.com/mcp/dundas/thinkrun" } } }
Trigger accuracy is measured, not claimed. Every skill ships a 20-query trigger-eval fixture, and evals/BENCHMARK.md publishes the results: with the six-skill catalog (v4, 2026-09-18), 120/120 on GPT-5.6-terra and Claude Fable 5 and 113/120 on Claude Sonnet 5 (its documented strict-MCP reading, not a crash); the earlier four-skill matrix scored 79–80/80 on 12 of 16 model configurations. Catalog-ablation runs show the browsing skills absorb each other's traffic when installed as a subset, and that prove-it fills a gap rather than duplicating a sibling (before-after folds into prove-it when absent). Reproduce with bun evals/run-eval.ts build.
If you need to install the native host without the CLI, download the binary for your platform from the latest release and run:
chmod +x thinkbrowse-host-* && ./thinkbrowse-host-* --install
The native host binary keeps the
thinkbrowse-hostfilename for now — it's the same signed binary, unchanged by the rename.
Add ThinkRun as an MCP server — npx @thinkrun/mcp — and your agent can drive and read a real Chrome session, your cookies and logins included. See "Add to your MCP config" above.
Record the bug with ThinkRun. Instead of a flat image, your agent gets a structured artifact — the steps you took, the console errors, the failing network requests, and the DOM state at the moment it broke — so it fixes the actual problem instead of guessing from a picture.
Yes. ThinkRun runs against your real Chrome via a native host, so authenticated pages just work — no headless re-login, no separate profile, no fighting your browser for the Chrome profile.
Run npx @thinkrun/mcp (or npm i -g @thinkrun/cli) and record any session — or let the agent record what it built. ThinkRun turns it into an AI-ready report (clicks, console, network, narration, screenshots, all time-synced), available as a shareable link and as LLM-ready Markdown/JSON.
Hand it a ThinkRun recording. The structured "what happened" — actions, first bad signal, expected vs actual, and the element state — is exactly the context an agent needs to land a fix on the first try.