프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Open Computer Use

제작자: Yambr버전 0.8.12.6i★ –i–
레지스트리 이름io.github.Yambr/open-computer-use

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Give any LLM its own computer — Docker sandboxes with bash, browser, docs, and sub-agents

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: –
  • 전송 방식:
  • 카테고리: 웹 및 브라우저

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Yambr 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

웹 및 브라우저 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 875개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 875개 중 7%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 875개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Open Computer Use, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.8.12.6)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

대안

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 Use

제작자: browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

컴퓨터 또는 클라우드★ 120,087MIT16일 전 업데이트
설치

Chrome DevTools MCP

제작자: ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

내 컴퓨터에서 실행★ 54,821Apache-2.015일 전 업데이트
설치

MCP Server Browser

제작자: bytedance

MCP server for browser use access

내 컴퓨터에서 실행★ 39,550Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Open Computer Use

MCP server that gives any LLM its own computer — managed Docker workspaces with live browser, terminal, code execution, document skills, and autonomous sub-agents. Self-hosted, open-source, pluggable into any model.

ARCHIVED. This repository is no longer developed or maintained. It receives no fixes, no security updates and no dependency updates, and issues and pull requests are closed. Do not run it in production.

Open Computer Use was a proof of concept for giving an LLM a real computer. Its successor is Wide Moat: Open WebUI with Open Terminal, a browser, and a Kubernetes sandbox isolated with gVisor, with ingress sidecars and egress through a MITM proxy. The isolation and credential-handling problems listed under Known limitations are addressed in that architecture, not in this codebase. Try it at ai.lab.widemoat.ai.

The code stays available under FSL-1.1-Apache-2.0: use it, fork it, self-host it. Each release converts to Apache-2.0 two years after publication.

What is this?

An MCP server that gives any LLM a fully-equipped Ubuntu sandbox with isolated Docker containers. Think of it as your AI's computer — it can do everything a developer can do:

  • Execute code — bash, Python, Node.js, Java in isolated containers
  • Create documents — Word, Excel, PowerPoint, PDF with professional styling via skills
  • Browse the web — Playwright + live CDP browser streaming (you see what AI sees in real-time)
  • Run Claude Code — autonomous sub-agent with interactive terminal, MCP servers auto-configured
  • Use 13+ skills — battle-tested workflows for document creation, web testing, design, and more

Built for production multi-user deployments. Tested with 1,000+ MAU. Each chat session runs in its own isolated Docker container — the AI can install packages, create files, run servers, and nothing leaks between users. Works seamlessly across MCP clients: start with Open WebUI today, switch to Claude Desktop or n8n tomorrow — same backend, no migration.

Key differentiators
FeatureOpen Computer UseClaude.ai (Claude Code web)open-terminalOpenAI Operator
Self-hostedYesNoYesNo
Any LLMYes (OpenAI-compatible)Claude onlyAny (via Open WebUI)GPT only
Code executionFull Linux sandboxSandbox (Claude Code web)Sandbox / bare metalNo
Live browserCDP streaming (shared, interactive)Screenshot-basedNoScreenshot-based
Terminal + Claude Codettyd + tmux + Claude Code CLIClaude Code web (built-in)PTY + WebSocketN/A
Skills system13 built-in (auto-injected) + customBuilt-in skills + custom instructionsOpen WebUI native (text-only)N/A
Container isolationDocker (runc), per chatDocker (gVisor)Shared container (OS-level users)N/A

Works with any MCP-compatible client: Open WebUI, Claude Desktop, LiteLLM, n8n, or your own integration. See docs/COMPARISON.md for a detailed comparison with alternatives.

Live browser streaming
File preview with skills
Frontend design — landing page rendered live in the browser tab
Presentations — custom design system, not the default white template
Build your own skills — package recurring work into reusable functions
Data → chart with analysis
Claude Code — interactive terminal in the cloud
Sub-agent dashboard — monitor and control

See docs/FEATURES.md for architecture details and docs/SCREENSHOTS.md for all screenshots.

Pro tip: Create skills with Claude Code in the terminal, then use them with any model in the chat. Skills are model-agnostic — write once, use everywhere.

Multi-CLI sub-agent runtime (v0.9.2.1+): The sub-agent dispatch supports Claude Code (default), OpenAI Codex, and OpenCode (with OpenRouter / qwen / DeepSeek / 75+ providers). Flip SUBAGENT_CLI=claude|codex|opencode in .env — see docs/multi-cli.md for the worked OpenCode + qwen3-coder + OpenRouter recipe.

Architecture

docs/future-architecture/ holds design notes for a Kubernetes architecture that was not built in this repository. Docker Compose is the only path this code supports.

Ways to try it

PathURLWhat you needBest for
Free online demo — Open WebUI + Computer Use, models included[ai.lab.widemoat.ai](https://ai.lab.widemoat.ai)GitHub or Google sign-inTrying it end-to-end in 30 seconds
Self-hostQuick Start belowDocker, ~15 min first buildFull control, air-gapped, heavy use

OAuth only — no email/password, no SMS. On ai.lab.widemoat.ai models are bundled as a free convenience. The hosted MCP endpoint is offline; see docs/CLOUD.md.

Quick Start

git clone https://github.com/Wide-Moat/open-computer-use.git

cd open-computer-use cp .env.example .env

Edit .env — set OPENAI_API_KEY (or any OpenAI-compatible provider)

1. Start Computer Use Server (builds workspace image on first run, ~15 min)

docker compose up --build

2. Start Open WebUI (in another terminal)

docker compose -f docker-compose.webui.yml up --build

Open http://localhost:3000 — Open WebUI with Computer Use ready to go.

Note: Two separate docker-compose files: docker-compose.yml (Computer Use Server) and docker-compose.webui.yml (Open WebUI). They communicate via localhost:8081. This mirrors real deployments where the server and UI run on different hosts.

Model Settings (important!)

After adding a model in Open WebUI, go to Model Settings and set:

SettingValueWhy
Function CallingNativeRequired for Computer Use tools to work
Stream Chat ResponseOnEnables real-time output streaming

Without Function Calling: Native, the model won't invoke Computer Use tools.

What's Inside the Sandbox

CategoryTools
LanguagesPython 3.12, Node.js 22, Java 21, Bun
DocumentsLibreOffice, Pandoc, python-docx, python-pptx, openpyxl
PDFpypdf, pdf-lib, reportlab, tabula-py, ghostscript
ImagesPillow, OpenCV, ImageMagick, sharp, librsvg
WebPlaywright (Chromium), Mermaid CLI
AIClaude Code CLI, Playwright MCP
OCRTesseract (configurable languages)
MediaFFmpeg
DiagramsGraphviz, Mermaid
DevTypeScript, tsx, git

Skills

13 built-in public skills + 14 examples:

SkillDescription
pptxCreate/edit PowerPoint presentations with html2pptx
docxCreate/edit Word documents with tracked changes
xlsxCreate/edit Excel spreadsheets with formulas
pdfCreate, fill forms, extract, merge PDFs
sub-agentDelegate complex tasks to Claude Code
playwright-cliBrowser automation and web scraping
describe-imageVision API image analysis
frontend-designBuild production-grade UIs
webapp-testingTest web applications with Playwright
doc-coauthoringStructured document co-authoring workflow
test-driven-developmentTDD methodology enforcement
skill-creatorCreate custom skills
gitlab-explorerExplore GitLab repositories

14 example skills: web-artifacts-builder, copy-editing, social-content, canvas-design, algorithmic-art, theme-factory, mcp-builder, and more.

See docs/SKILLS.md for details.

MCP Integration

The server speaks standard MCP over Streamable HTTP. Point any MCP client at your own deployment.

  • Self-hosted: http://localhost:8081/mcp. Quick sanity check:
  curl -X POST http://localhost:8081/mcp \

-H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Chat-Id: test" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'

  Full self-host integration guide (LiteLLM, Claude Desktop, custom clients): [docs/MCP.md](docs/MCP.md). The per-chat system prompt rides **six redundant MCP-native channels** (tool descriptions, `/home/assistant/README.md` in the sandbox, `InitializeResult.instructions`, `resources/list` for uploaded files, plus an HTTP `/system-prompt` endpoint for legacy integrations) — full map in [docs/system-prompt.md](docs/system-prompt.md).

Configuration

All settings via .env:

VariableDefaultDescription
OPENAI_API_KEY—LLM API key (any OpenAI-compatible)
OPENAI_API_BASE_URL—Custom API base URL (OpenRouter, etc.)
MCP_API_KEY—Bearer token for MCP endpoint
DOCKER_IMAGEopen-computer-use:latestSandbox container image
COMMAND_TIMEOUT120Bash tool timeout (seconds)
SUB_AGENT_TIMEOUT3600Sub-agent timeout (seconds)
SINGLE_USER_MODE—true = one container, no chat ID needed; false = require X-Chat-Id; unset = lenient
PUBLIC_BASE_URLhttp://computer-use-server:8081Browser-reachable URL of the Computer Use server. Baked into /system-prompt and returned to the Open WebUI filter in the X-Public-Base-URL response header — single source of truth for the public URL. Open WebUI filter URL requirements.
CHAT_RESPONSE_MAX_TOOL_CALL_ITERATIONS, ORCHESTRATOR_URL, TOOL_RESULT_MAX_CHARS, TOOL_RESULT_PREVIEW_CHARS—Settings on the `open-webui` container (not CU-server). Required when embedding — see Required setup when embedding Open WebUI.

| `POSTGRES_

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기