Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
220 browser automation tools for Chrome, Edge, and Firefox via CDP + BiDi. 100% Python.
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": {
"wavexis": {
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add wavexis -- uvx wavexis-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wavexis": {
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-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": {
"wavexis": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"wavexis-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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MathiasPaulenko 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(1.6.24)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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.
MCP server — 220 browser automation tools for LLMs
Chrome + Firefox · CDP + BiDi · 100% Python · zero Node.js · zero Chromium download
English | 简体中文 | 日本語
MCP server that exposes the wavexis browser automation library to LLMs. 220 tools across 13 capability tiers. No Node.js, no Chromium download — uses your existing Chrome/Edge. 100% Python.
30 seconds to your first screenshot. Add this to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "uvx", "args": ["wavexis-mcp", "--caps", "all"] } } }
Then ask your LLM:
*"Take a full-page screenshot of https://example.com"*
The LLM calls wavexis_screenshot(url="https://example.com", full_page=true) and returns the screenshot. No Node.js, no Chromium download, no setup beyond the config above.
WaveXisMCP wraps the wavexis browser automation library and exposes it as an MCP server. You don't need Node.js, Playwright, or a separate Chromium download — WaveXisMCP launches your existing Chrome or Edge installation directly.
--caps. Start with core (72 tools), add tiers as neededstealth=true hides navigator.webdriver, fakes plugins/languages/chrome runtimesuggestion field so the LLM self-corrects without human helpYou (natural language)
→ LLM decides which tool to call → WaveXisMCP receives the tool call → wavexis library executes it via CDP or BiDi → Chrome/Edge/Firefox performs the action ← Result returned as JSON (text, base64, file path) ← JSON passed back to LLM ← LLM summarizes the result for you
The LLM never sees the browser directly. It only sees tool definitions (name, description, parameters) and JSON responses. This means any MCP-compatible LLM client works out of the box — no custom integrations needed.
url parameter. The browser launches, executes, and closes automatically.core (72 tools) to all (220 tools). Enable only what you need via --caps.suggestion field that tells the LLM what to do next, enabling self-correction without human intervention.pip install wavexis-mcp
The CDP backend (Chromium) is included by default. For the BiDi backend (Firefox):
pip install "wavexis-mcp[bidi]"
Or run without installing (recommended):
uvx wavexis-mcp
Add to your MCP client config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "uvx", "args": ["wavexis-mcp", "--caps", "all"] } } }
Or with pip:
{
"mcpServers": { "wavexis": { "command": "wavexis-mcp", "args": ["--caps", "all"] } } }
Call any tool with a url parameter — the browser launches, executes, and closes automatically:
wavexis_screenshot(url="https://example.com", full_page=true)
Open a session, chain multiple actions, close when done:
wavexis_session_open(backend="cdp", headless=false)
→ {"session_id": "abc-123"}
wavexis_navigate(session_id="abc-123", url="https://example.com") wavexis_click(session_id="abc-123", selector="#login") wavexis_screenshot(session_id="abc-123") wavexis_session_close(session_id="abc-123")
Use wavexis_act to interact with pages using natural language:
wavexis_session_open(backend="cdp")
wavexis_navigate(session_id="abc-123", url="https://example.com") wavexis_act(session_id="abc-123", instruction="click the login button") → {"action": "click", "element": {"ref": "el-3", "role": "button", "name": "Login"}, "status": "ok"}
The wavexis_act tool takes an a11y snapshot, matches the instruction to an element using keyword scoring, and executes the detected action (click, type, fill, hover). No external LLM calls — pure heuristic matching.
| Tier | Flag | Tools | Key features |
|---|---|---|---|
| Core | always on | 72 | Session, navigation, screenshot, PDF, scrape, eval, DOM, input, cookies, tabs, NL interaction, iframe, shadow DOM, events |
| Network | --caps=network | 20 | Headers, UA, block, throttle, cache, HAR, intercept, mock, modify req/resp, request body, replay HAR, request list |
| Storage | --caps=storage | 18 | localStorage, sessionStorage, cache storage, IndexedDB, state save/restore |
| Emulation | --caps=emulation | 9 | Device, viewport, geolocation, timezone, dark mode, locale, CPU, touch, sensors |
| A11y | --caps=a11y | 4 | Accessibility tree snapshot, node traversal, axe-core audit |
| Interactions | --caps=interactions | 5 | Dialogs, downloads, permissions |
| DevTools | --caps=devtools | 31 | Performance, CSS, debugging, overlay, console, security, window mgmt, combined trace, annotated screenshot |
| Vision | --caps=vision | 7 | Coordinate-based mouse (pixel-precise) |
| Video | --caps=video | 4 | Video recording, chapters, action overlay |
| Testing | --caps=testing | 6 | Assertions, locator generation |
| Workflows | --caps=workflows | 6 | Multi-action YAML, raw CDP/BiDi, browser context CRUD |
| Data | --caps=data | 7 | Codegen, Lighthouse audit, extract, websocket intercept, crawl, visual diff, core web vitals |
| Experimental | --caps=experimental | 31 | Service workers, animations, WebAuthn, WebAudio, media, cast, bluetooth, extensions, prefs |
| Total | --caps=all | 220 |
Default: --caps=core (72 tools). Enable all: --caps=all. Enable specific: --caps=network,storage,emulation.
Tip: Start with
--caps coreand add tiers as needed. Each tier adds tool definitions to the LLM's context, which consumes tokens. For most tasks,core,network,storage(110 tools) is a good balance.
WaveXisMCP supports two backends with full feature parity:
pip install "wavexis-mcp[bidi]"Select per session:
# CDP (default, Chrome/Edge only)
wavexis_session_open(backend="cdp")
wavexis_session_open(backend="bidi", browser="chrome")
wavexis_session_open(backend="bidi", browser="firefox")
Use connect_existing=True to launch Chrome with --remote-debugging-port and connect to it. Useful for reusing a browser profile with logged-in sessions:
# Launch Chrome with debug port and connect via CDP
wavexis_session_open(connect_existing=true)
wavexis_session_open(connect_existing=true, user_data_dir="C:/Users/me/ChromeProfile")
Chrome is launched headed (headless is ignored). The browser subprocess is terminated when the session is closed.
Chain multiple actions in a single tool call by passing a YAML string:
wavexis_multi_action(
config=""" actions:
""", session_id="abc-123" )
Supported action types: navigate, screenshot, eval, click, type, fill. Set continue_on_error: true to keep executing on failures.
Resources (read-only browser state):
wavexis://session/{id}/url — current page URLwavexis://session/{id}/cookies — cookies as JSONwavexis://session/{id}/console — console messageswavexis://session/{id}/tabs — open tabsPrompts (workflow templates):
scrape_page(url, selector) — scrape and extract contentaudit_page(url) — full a11y + performance auditfill_form(url, fields) — fill a form on a pagedebug_page(url) — debug console, network, performanceRun WaveXisMCP as an HTTP server for CI/CD, shared instances, or Docker:
# HTTP on localhost
wavexis-mcp --transport http --port 8765
wavexis-mcp --transport http --port 8765 --caps all
wavexis-mcp --transport http --allow-remote --port 8765
Binds to 127.0.0.1 by default. Use `-
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요