Browser Use
ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI-crawler readiness checks and fixes: GEO score, robots.txt, schema.org, FAQ and llms.txt.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"geoscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/geoscore",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add geoscore -- npx -y @reneturcios/geoscore mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"geoscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/geoscore",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"geoscore": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/geoscore",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub CloudCorpRecords ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry เมื่อวานซืน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้
ให้ AI ใช้เครื่องมือนักพัฒนาของ Chrome ตรวจหน้าเว็บ ดูว่าโหลดช้าตรงไหน และหาข้อผิดพลาด ทำโดยทีม Chrome DevTools
MCP server for browser use access
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Can ChatGPT, Claude and Perplexity actually see your site? geoscore checks a website's readiness for AI crawlers and search — its GEO (Generative Engine Optimization) — and hands back the fixes as copy-paste assets: a robots.txt that lets the named AI crawlers in, Schema.org Organization and FAQ markup, and an llms.txt. It runs locally over stdio, needs no account and no API key.
Five tools do the work. analyze_geo_score grades an existing domain from 0 to 100 with a per-category breakdown. get_geo_fixes renders the repair kit for that domain. make_site_geo_ready generates every asset for a brand-new site in one shot from a name, a URL and a description. suggest_monitoring_config drafts the monitoring setup for a business — target audiences, suggested queries, and the exact causabi.com API calls that would apply it. get_site_report returns a client-ready report: the full mention-rate breakdown when you have a causabi.com share slug, or the crawlability score on its own when you only have a domain.
src/geo.ts.causabi.com/report/ are public; the API path behind them (https://causabi.com/api/v1/reports/ ) is this rebuild's rendering of that behaviour.None. No environment variables, no API key. Site facts are fetched directly from the domain being checked, with a fixed 15-second per-request timeout.
analyze_geo_score — GEO score 0–100 plus a breakdown for an existing domain. The result is a JSON object: {domain, score, breakdown: {crawlability, robots, visibility, schema, faq, contacts, hygiene}, robots: { : "allowed" | "blocked"}, facts: {home_status, has_llms_txt, has_json_ld}}. The eight crawlers tracked are GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, ChatGPT-User, Claude-User, OAI-SearchBot, Google-Extended and CCBot. If the home page cannot be fetched at all the tool fails with site unreachable: ; a reachable page with an HTTP error status is scored, not fatal.get_geo_fixes — the copy-paste fixes for a domain, as a markdown document with four sections: a robots.txt block allowing every named AI crawler (listing any the current robots.txt blocks), an Organization JSON-LD template filled with the site's title when discoverable, a FAQPage JSON-LD skeleton, and an llms.txt skeleton.make_site_geo_ready — all GEO assets for a new site in one shot (no API key needed). Takes name, url and description, plus optional services (array of strings), email, and faq (array of {question, answer}). Returns one document: Organization JSON-LD, a FAQPage JSON-LD block when faq is given, an llms.txt body (with a Services list when given), and a robots.txt allowing the named AI crawlers. Fully local — it never fetches.suggest_monitoring_config — draft a monitoring config from business_name and business_description, with an optional location. Returns JSON: {business_name, location, audiences, suggested_queries, apply_calls}, where apply_calls holds the two calls that apply the config on causabi.com — PUT https://causabi.com/api/v1/monitor/{site_id}/settings and PUT https://causabi.com/api/v1/monitor/{site_id}/queries — with the {site_id} placeholder. This tool itself makes no API call.get_site_report — pass report_slug for the full AI mention-rate breakdown (no API key needed), or just domain for a crawlability-score-only summary: the analyze_geo_score JSON plus a note field explaining how to get the full report. One of the two arguments is required.npx @reneturcios/geoscore analyze_geo_score '{"domain":"example.com"}'
npx @reneturcios/geoscore get_geo_fixes '{"domain":"example.com"}' npx @reneturcios/geoscore make_site_geo_ready '{"name":"Acme Corp","url":"https://acme.com","description":"We help small businesses grow."}' npx @reneturcios/geoscore suggest_monitoring_config '{"business_name":"Bright Smiles Dental","business_description":"A family dental clinic.","location":"Austin, TX"}' npx @reneturcios/geoscore get_site_report '{"report_slug":"abc123"}' npx @reneturcios/geoscore --version
Each subcommand takes one JSON argument string and prints the tool's result text. Exit codes: 0 success, 1 tool error, 2 usage error.
npx -y @reneturcios/geoscore mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "geoscore": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/geoscore", "mcp"] } } }
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/geoscore # stdio MCP server (CMD defaults to "mcp")
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/geoscore analyze_geo_score '{"domain":"example.com"}' # CLI via container
npm install
npm run build # tsc -> dist/ (dist/cli.js is the bin) npm test # tsx --test test/*.test.ts — fixture-based, no network npm run dev # tsx src/cli.ts — run the CLI from source
MIT — see LICENSE (Copyright (c) 2026 Rene Turcios).