Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Browser automation MCP server with 84 tools. Pure CDP, DOM diffing, vision hybrid.
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": {
"scout": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/klarlabs-studio/scout:1.15.3",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add scout -- docker run -i --rm ghcr.io/klarlabs-studio/scout:1.15.3 mcp serve프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"scout": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/klarlabs-studio/scout:1.15.3",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"scout": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/klarlabs-studio/scout:1.15.3",
"mcp",
"serve"
]
}
}
}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 klarlabs-studio 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(1.15.3)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 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.
Scout
Browser automation, one binary. The simpler alternative to Playwright — no Node, no Python, no runtime. Drive a real browser from Go, any shell, any AI agent (built-in MCP server), or a chat UI.
A single statically-linked scout binary gives you a CLI, an 87-tool MCP server (so any MCP-aware agent — Claude Desktop, Cursor, Cline, custom — has a browser), a conversational chat UI, and a Go library with Gin-like middleware composition. Same engine, four access points.
brew install --cask klarlabs-studio/tap/scout-mcp
| Scout | Playwright | |
|---|---|---|
| Install | one ~15 MB binary | npm + ~600 MB browser cache |
| Runtime dep | none (static) | Node.js always; Python/Java/.NET as wrappers |
| Drive from | Go, any shell, MCP, chat UI | TS/JS first-class; others lag |
| AI-agent native | built-in scout mcp serve | separate playwright-mcp project |
| Token-aware extraction | DOM diff, distillation, observation budgets (50–80% fewer tokens) | not provided |
| Action playbooks | record & replay deterministic JSON | codegen produces a script you maintain |
| Container deploy | drop into scratch or distroless | carry Node + browser binaries |
| CDP access | direct WebSocket, zero abstraction | internal protocol over CDP |
# CLI — visible browser, one-shot commands
scout observe https://example.com # structured page snapshot scout markdown https://news.ycombinator.com # page as compact markdown scout screenshot https://github.com # save screenshot scout extract https://example.com h1 # extract element text scout frameworks https://react.dev # detect React, Vue, etc.
claude mcp add scout -- scout mcp serve
scout ui serve --provider=ollama --model=mistral cd ui && npm install && npm run dev # open http://localhost:3000
# Homebrew
brew install --cask klarlabs-studio/tap/scout-mcp
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/klarlabs-studio/scout/main/install.sh | bash
go install go.klarlabs.de/scout/cmd/scout@latest
go get go.klarlabs.de/scout
Run scout mcp serve and any MCP-aware agent has a browser. No second project to install, no Node runtime, no Python interpreter — the binary is the server. Configure in any MCP client:
claude mcp add scout -- scout mcp serve # Claude Code
{"mcpServers": {"scout": {"command": "scout", "args": ["mcp", "serve"]}}}
| Category | Tools |
|---|---|
| Navigation | navigate, observe, observe_diff, observe_with_budget |
| Interaction | click, click_label, click_text, type, hover, double_click, right_click, select_option, scroll_to, scroll_by, focus, drag_drop, dispatch_event |
| Forms | fill_form, fill_form_semantic (checkbox/radio + state echo), discover_form |
| Extraction | extract, extract_all, extract_table, auto_extract, scroll_and_collect, markdown, readable_text, accessibility_tree |
| Capture | screenshot, annotated_screenshot, pdf |
| Network | enable_network_capture, network_requests |
| Tabs | open_tab, switch_tab, close_tab, list_tabs |
| Frameworks | wait_spa, detect_frameworks, component_state, app_state |
| Playback | start_recording, stop_recording, save_playbook, replay_playbook |
| Video | start_screen_recording, stop_screen_recording |
| Smart Helpers | check_readiness, suggest_selectors, session_history |
| Vision | hybrid_observe, find_by_coordinates |
| Batch | execute_batch |
| Iframe | switch_to_frame, switch_to_main_frame |
| Trace | start_trace, stop_trace |
| Cookies | cookies_list, cookies_clear, cookies_set, dismiss_cookies |
| Diagnostics | detect_dialog, detect_auth_wall, console_errors (incl. network 4xx/5xx), failed_requests, compare_tabs, upload_file |
| Utility | has_element, wait_for, configure, set_viewport, web_vitals, select_by_prompt |
All tools have MCP annotations (ReadOnly, OpenWorld, ClosedWorld, Idempotent) for smart auto-approval. Read-only tools like observe, extract, and screenshot run without permission prompts.
Switch between headless and visible browser without restarting, and opt into local-dev workflows (loopback, private IPs):
Agent: configure(headless: false) → browser window appears
Agent: navigate("https://...") → watch it work Agent: configure(headless: true) → back to headless Agent: configure(allow_private_ips: true) → unlock localhost / 192.168.* / 10.* Agent: navigate("http://127.0.0.1:4173/") → drive your local dev server
The MCP server also reads SCOUT_ALLOW_PRIVATE_IPS=1 at startup as a one-shot toggle for trusted environments.
Record the active page as a video. Pure CDP — works in headless, no Playwright needed. Recording survives navigate, open_tab, and switch_tab calls in between, so a multi-page demo lands as one continuous clip:
Agent: start_screen_recording({ width: 1280, height: 800, fps: 15, format: "webm" })
Agent: navigate("https://example.com") Agent: click("#cta") Agent: navigate("https://example.com/dashboard") # recording continues across pages Agent: stop_screen_recording() → { path: "/tmp/scout-rec-XXX.webm", format: "webm", encoder: "ffmpeg", frame_count: N, duration_ms: N }
If ffmpeg is on PATH, the result is encoded to WebM (libvpx-vp9) or MP4 (libx264). If not, scout returns the raw JPEG frames directory plus an ffmpeg concat list so you can encode offline. The result is always a file path, never base64 — never enters your LLM token budget.
Realistic FPS: ~10–15 on typical pages, capped at 30. Implementation polls Page.captureScreenshot (CDP Page.startScreencast events are silently dropped under --headless=new Chrome).
A conversational browser automation interface. Type natural language, watch the browser respond in real-time.
# Start the AG-UI server (Go backend)
scout ui serve --provider=ollama --model=mistral # local, no API key scout ui serve --provider=claude # needs ANTHROPIC_API_KEY scout ui serve --provider=openai --model=gpt-4o # needs OPENAI_API_KEY scout ui serve --provider=groq --base-url=https://api.groq.com/openai --model=llama-3.3-70b-versatile
cd ui && npm install && npm run dev # http://localhost:3000
The UI streams AG-UI protocol events over SSE:
The Go server handles the agentic loop: LLM decides which scout tools to call, executes them, streams browser state deltas back to the frontend. Supports any OpenAI-compatible endpoint via --base-url.
High-level Go API for callers that want to embed scout in a program. Structured output, auto-wait, goroutine-safe. Most users reach scout through the CLI or MCP server above — this section is for the Go-library path.
session, _ := agent.NewSession(agent.SessionConfig{Headless: true})
defer session.Close()
// Navigate and observe session.Navigate("https://example.com") obs, _ := session.Observe() // links, inputs, buttons, text + action costs
// DOM diff — only what changed (saves 50-80% tokens) session.Click("#submit") _, diff, _ := session.ObserveDiff() // diff.Classification: "modal_appeared" // diff.Summary: "Modal/dialog appeared: Login required"
// Semantic form filling — no CSS selectors session.FillFormSemantic(map[string]string{ "Email": "user-example", "Password": "secret", })
// Visual grounding — click by number, not selector result, _ := session.AnnotatedScreenshot() // numbered labels on elements session.ClickLabel(7) // click element [7]
// Multi-tab coordination session.OpenTab("pricing", "https://example.com/pricing") session.SwitchTab("default")
// Framework detection (19 frameworks) frameworks, _ := session.DetectedFrameworks() // ["react", "nextjs"] state, _ := session.ComponentState("#app") // read React/Vue state
// Network capture — read API responses directly session.EnableNetworkCapture("/api/") captured := session.CapturedRequests("/api/users")
// Action replay — record once, replay without LLM session.StartRecordingPlaybook("login-flow") // ... do stuff ... pb, _ := session.StopRecordingPlaybook() agent.SavePlaybook(pb, "login.json") // Later: session.ReplayPlaybook(pb) // 100x cheaper
// Persistent profiles session.SaveProfile("session.json") // cookies + localStorage session.LoadProfile("session.json")
// Content distillation (5 levels) session.Markdown() // ~2-8KB compact markdown session.ReadableText() // ~1-4KB main content only session.AccessibilityTree() // ~1-4KB semantic tree session.ObserveWithBudget(500) // fit in ~500 tokens
Gin-like Engine/Context/Group/HandlerFunc with middleware composition. The lowest-level Go API — use it when you want full control of task lifecycle, named groups, and middleware chains:
engine := browse.Default(browse.WithHeadless(true))
engine.MustLaunch() defer engine.Close()
engine.Use(middleware.Stealth()) engine.Use(middleware.Retry(middleware.RetryConfig{MaxAttempts: 3})) engine.Use(middleware.Timeout(30 * time.Second))
admin := engine.Group("admin", middleware.BasicAuth("admin", "secret")) admin.Task("export", func(c *browse.Context) { c.MustNavigate("https://app.example.com/admin") table, _ := c.ExtractTable("#users") c.Set("data", table) })
engine.RunGroup("admin")
| Category | Middleware |
|---|---|
| Resilience | Retry, Timeout, CircuitBreaker, RateLimit, Bulkhead |
| Auth | BearerAuth, BasicAuth, CookieAuth, HeaderAuth |
| Anti-detection | Stealth (10 patches: webdriver, plugins, WebGL, etc.) |
| Network | BlockResources, WaitNetworkIdle |
| Utilities | ScreenshotOnError, SlowMotion, Viewport |
The CLI is a deliberate one-shot tier: each command launches a browser, navigates, runs one read/diagnostic action, prints the result, and exits. Stateful interactive flows (click→type→submit, mul
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