Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Goal-driven Playwright browser sessions for LLMs, with full action traces and aria-snapshots.
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.
COWORK_QA_HEADED, COWORK_QA_DATA필요한 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": {
"cowork-qa": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cowork-qa-mcp"
],
"env": {
"COWORK_QA_HEADED": "your-value",
"COWORK_QA_DATA": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add cowork-qa --env COWORK_QA_HEADED=your-value --env COWORK_QA_DATA=your-value -- npx -y cowork-qa-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"cowork-qa": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cowork-qa-mcp"
],
"env": {
"COWORK_QA_HEADED": "your-value",
"COWORK_QA_DATA": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"cowork-qa": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cowork-qa-mcp"
],
"env": {
"COWORK_QA_HEADED": "your-value",
"COWORK_QA_DATA": "your-value"
}
}
}
}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.
COWORK_QA_HEADED envCOWORK_QA_DATA env이 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 9일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 inSideos-designs 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(0.1.1)은 6개월 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:↓ 주간 다운로드i★ 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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
A Model Context Protocol server that gives an LLM a real Chromium browser, records every action it takes toward a stated goal, and hands back a structured trace so the LLM (or a second LLM) can decide whether the goal was actually achieved.
Built on Playwright. Five tools, one binary, no cloud dependency.
Most browser-tool MCP servers are stateless — the LLM clicks, gets HTML back, repeats. There's no record of what happened, no way to grade the run after the fact, and no goal context.
cowork-qa-mcp flips that:
goto, click, fill, press, eval) is recorded with timestamps, the URL after, and the page's aria-snapshot.qa_get_trace call.The orchestrating LLM can then reason over the trace ("did this run actually fulfill the goal, or did it click the wrong button?") instead of trusting the run-time chatter.
| Tool | What it does |
|---|---|
session_start | Open a fresh tab, optional starting URL, return a session id |
session_act | Run one of: goto, click, fill, press, eval. Records the step. |
session_observe | Return current URL + full aria-snapshot of the page |
session_end | Close the tab, persist the trace to disk, return the file path |
qa_get_trace | Return the goal, every step, final URL, and final aria-snapshot — formatted for an LLM to read |
Requires Node 20+. The package is on npm — no clone needed.
# Try it once, no install
npx cowork-qa-mcp
npm install -g cowork-qa-mcp
The first install pulls Chromium via Playwright's postinstall (~150 MB).
claude mcp add cowork-qa --scope user -- npx -y cowork-qa-mcp
To watch the browser instead of running headless:
claude mcp add cowork-qa --scope user \
-e COWORK_QA_HEADED=1 \ -- npx -y cowork-qa-mcp
Verify with /mcp inside a fresh claude session — you should see cowork-qa ✓ connected and 5 tools.
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "cowork-qa": { "command": "npx", "args": ["-y", "cowork-qa-mcp"] } } }
Any client that speaks the MCP stdio transport works. Point its server config at npx -y cowork-qa-mcp.
git clone https://github.com/inSideos-designs/cowork-qa-mcp.git
cd cowork-qa-mcp npm install npm run build node dist/server.js # stdio server, expects an MCP client
This server is also published on the official MCP Server Registry as io.github.inSideos-designs/cowork-qa — clients that auto-discover from the registry will find it without any manual config.
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
COWORK_QA_HEADED | unset (headless) | Set to 1 to launch Chromium with a visible window |
COWORK_QA_DATA | /.cowork-qa | Directory where .json traces are written |
A typical end-to-end loop the orchestrating LLM runs:
session_start({ goal: "find the cheapest 14\" MacBook Pro on apple.com",
url: "https://www.apple.com/shop/buy-mac/macbook-pro" }) → { session_id: "abc-123" }
session_observe({ session_id: "abc-123" }) → URL + aria-snapshot
session_act({ session_id: "abc-123", action: "click", target: "button:has-text('Continue')" })
session_end({ session_id: "abc-123" }) → { steps: 7, trace_path: "~/.cowork-qa/abc-123.json" }
qa_get_trace({ session_id: "abc-123" }) → Goal: ... Steps (7 total): ... Final URL: ... Final aria-snapshot: ...
Each trace is a JSON file:
{
"session_id": "abc-123", "goal": "...", "steps": [ { "t": 142, "action": "click", "args": { "target": "...", "value": null }, "url_after": "...", "aria_after": "..." } ], "final": { "url": "...", "aria": "..." }, "path": "/.../abc-123.json" }
session_observe calls don't show up in the trace's step count — only session_act calls do. The final aria-snapshot is captured at session_end.eval runs the JS expression but doesn't return the value to the caller — only side effects on the page are observable.button:has-text("Send")), and role= selectors all work.MIT — see LICENSE.
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