Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Token-first headless browser for AIs. Extracts a tiny semantic graph, cutting HTML bloat by 95%.
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.
SUBSTRATE_PROXY, SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH, SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT필요한 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": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add substrate-browser --env SUBSTRATE_PROXY=your-value --env SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH=your-value --env SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT=your-value -- npx -y substrate-browser실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "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": {
"substrate-browser": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "your-value",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "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.
SUBSTRATE_PROXY envSUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH envSUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT 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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 manuelinuxkr 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(2.0.2)은 2개월 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 wasting 48K tokens to read a webpage. Substrate compresses a typical content page into roughly 1–4K tokens your LLM can actually use — vs. ~48K of raw HTML.
Substrate is an MCP server that gives your AI agent eyes and hands on the web. It extracts a compressed semantic graph of any webpage — buttons, inputs, links, dropdowns, checkboxes — with precise pixel coordinates, and handles clicking, typing, and selection via spatial coordinates. No CSS selectors. No xpaths. No hallucination.
Every other browser automation approach burns tokens on noise:
| Approach | Tokens | Extraction | What Your LLM Gets |
|---|---|---|---|
Raw HTML (page.content()) | ~48,000 | 5ms | Full DOM tree — scripts, styles, hidden elements, ad markup. LLM drowns in noise and hallucinates clicks on invisible elements. |
| Vision (screenshot + OCR) | ~8,000 | ~800ms | A pixel blob. LLM can "see" the page but can't target anything precisely. Clicks land 20px off. Forms fail. |
| Substrate | ~1,000–4,000 | ~10–30ms | Structured JSON: what each element is, where it is, what state it's in. LLM clicks the right thing on the first try. |
The math: a ~110-element content page (say, Wikipedia) compresses to roughly ~2,300 tokens — about 1.8% of a typical 128K context window. You can fit roughly ~55 page extractions before the LLM runs out of room. With raw HTML, you get 2.
*Token figures are order-of-magnitude, measured live on representative pages (example.com ~84 tok, Wikipedia ~3.5K, Hacker News front page ~4.4K, extraction 8–58ms). They scale with page density; the extractor caps output at MAX_ELEMENTS=400, so very dense pages are truncated rather than emitted in full. The math is arithmetic: on a ~2.3K-token page, ⌊128K/2.3K⌋ ≈ 55 extractions.*
The real win — shorter action loops:
Without Substrate: With Substrate:
navigate → screenshot navigate → "I see a button" → click (wrong) → {btn id=3 "Submit" [640,400]} → screenshot → "ah, more right" → click(3) → done. → click → "not that either" → screenshot → ... 2 tool calls. Task complete. 8-12 tool calls. Task complete.
That's not a marginal improvement. That's 5-6x fewer API calls, 5-6x less latency, and 5-6x lower cost per web task.
Substrate runs as a headless Chromium browser via the Model Context Protocol (MCP). Your LLM agent talks to it through 10 simple tools:
| Tool | What It Does |
|---|---|
navigate | Load a URL, get back the page graph (capped at 400 elements) |
click | Click any element by its numeric ID |
type_text | Type into an input field (auto-clears first) |
select_option | Pick a dropdown option by value |
press_key | Press a keyboard key (Escape, Enter, Tab, arrows, modifiers) |
scroll | Scroll up/down by 80% of viewport |
screenshot | Get a visual snapshot + the graph together |
go_back / go_forward | Browser history navigation |
get_current_url | Check where you are |
Every navigation and interaction tool returns the same compressed graph (get_current_url returns just the URL; screenshot returns the image plus the graph). Your LLM reads the graph, picks an element ID, and calls the next tool. No image interpretation. No HTML parsing. Just IDs and coordinates.
Substrate is a standalone Model Context Protocol (MCP) server. You do not need to write code to use it — you just plug it into your AI assistant.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonsubstrate-browser server to the mcpServers block:{
"mcpServers": { "substrate-browser": { "command": "npx", "args": ["-y", "substrate-browser"] } } }
3. Restart Claude Desktop. You will now see the 10 browser tools available (a small hammer icon) and you can ask Claude to "Go to example.com and tell me what you see".
*(Note: Playwright will automatically download the Chromium binary on the very first run. This requires Node.js 20+ installed on your system).*
If you want to modify the extraction logic or add your own tools:
git clone https://github.com/manuelinuxkr/substrate-b.git
cd substrate-b npm install npx playwright install chromium npm run build npm start
MIT