ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

ShadowCrawl

โดย DevsHeroรุ่น 2.3.0i★ –i–
ชื่อใน registryio.github.DevsHero/ShadowCrawl

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Rust MCP stealth scraper: anti-bot search/scrape with CDP fallback + HITL non-robot.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: –
  • ช่องทาง (transport):
  • หมวด: เว็บและเบราว์เซอร์

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub DevsHero ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เว็บและเบราว์เซอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 3% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ShadowCrawl ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.3.0) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Browser Use

โดย browser-use

ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 120,087MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Chrome DevTools MCP

โดย ChromeDevTools

ให้ AI ใช้เครื่องมือนักพัฒนาของ Chrome ตรวจหน้าเว็บ ดูว่าโหลดช้าตรงไหน และหาข้อผิดพลาด ทำโดยทีม Chrome DevTools

รันบนเครื่อง★ 54,821Apache-2.0อัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server Browser

โดย bytedance

MCP server for browser use access

รันบนเครื่อง★ 39,550Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

CortexScout (cortex-scout) — Search and Web Extraction Engine for AI Agents

CortexScout is the Deep Research & Web Extraction module within the Cortex-Works ecosystem.

Designed for agent workloads that require token-efficient web retrieval, reliable anti-bot handling, and optional Human-in-the-Loop (HITL) fallback.


Overview

CortexScout provides a single, self-hostable Rust binary that exposes search, extraction, and stateful browser automation capabilities over MCP (stdio) and an optional HTTP server. Output formats are structured and optimized for downstream LLM use.

It is built to handle the practical failure modes of web retrieval (rate limits, bot challenges, JavaScript-heavy pages) through progressive fallbacks: native retrieval → Chromium CDP rendering → Stateful E2E Testing → HITL workflows.


Tools (Capability Roster)

AreaMCP Tools / Capabilities
Searchweb_search (URL discovery) or web_search(include_content=true) (search+content in one call)
Fetch and Crawl`web_fetch(mode="single""batch""crawl")` (unified fetch family)
Extractionextract_fields (primary structured extraction)
Automationscout_browser_automate / browser_automate (stateful omni-tool), scout_agent_profile_auth, scout_browser_close
Anti-bot handlingCDP rendering, proxy rotation, block-aware retries
HITLvisual_scout, `hitl_web_fetch(auth_mode="challenge""auth")`
Memorymemory_search (LanceDB-backed research history)
Deep researchdeep_research (multi-hop search + scrape + synthesis)

Legacy names remain callable as compatibility aliases (web_search_json, web_fetch_batch, web_crawl, fetch_then_extract, human_auth_session). Agents should prefer the unified primary tools above.


Ecosystem Integration

While CortexScout runs as a standalone tool today, it is designed to integrate with CortexDB and CortexStudio for multi-agent scaling, shared retrieval artifacts, and centralized governance.


🎭 The "Playwright Killer" (Stateful Browser Automation)

CortexScout includes a built-in, stateful CDP automation engine designed specifically for AI Agents, completely replacing heavy frameworks like Playwright or Cypress for E2E testing workflows.

  • The Silent Omni-Tool (`scout_browser_automate`): Instead of calling dozens of browser tools, agents pass one array of steps. The runtime now covers Playwright-style action families in one call: navigation, hover/click/type/wait, locator-driven actions, assertions, tabs, screenshots/PDF, file upload, form fill, dialog policy, coordinate mouse actions, route mocking, console/network capture, and cookie/storage CRUD.
  • Persistent Agent Profile: Automation runs silently in the background (--headless=new) using a dedicated isolated profile (~/.cortex-scout/agent_profile). It maintains cookies, localStorage, and session state across tool calls without causing SingletonLock collisions with your active desktop browser.
  • QA Mock, Trace, And Verification Engine: Agents can install route mocks (mock_api, route_list, unroute) with response header overrides/stripping, trace flows (trace_start, trace_stop, trace_export), capture console/network logs, checkpoint browser state, and run both CSS and locator-based assertions plus Playwright-style verification helpers.
  • The Agent Auth Portal (`scout_agent_profile_auth`): If the silent agent encounters a CAPTCHA or complex OAuth login (like Google/Microsoft) on a new domain, this tool launches the agent's profile in a visible window. You solve the CAPTCHA once, the cookies are saved, and the agent returns to silent automation forever.
Playwright-Style Coverage Map
Capability AreaCortex Scout Actions
Navigation and inputnavigate, navigate_back, click, hover, type, press_key, scroll, wait_for, wait_for_selector, wait_for_locator
Locator and verificationclick_locator, type_locator, assert, assert_locator, generate_locator, verify_element_visible, verify_text_visible, verify_list_visible, verify_value
Tabs and mediatabs, resize, screenshot, snapshot, pdf_save, file_upload, fill_form, handle_dialog
Network and mocksnetwork_tap, network_dump, network_state_set, mock_api, route_list, unroute
Browser statestorage_clear, storage_state_export, storage_state_import, storage_checkpoint, storage_rollback, cookie_*, localstorage_*, sessionstorage_*
Low-level pointer controlmouse_click_xy, mouse_down, mouse_move_xy, mouse_drag_xy, mouse_up, mouse_wheel

The main tradeoff versus raw Playwright MCP is packaging, not capability shape: Cortex Scout keeps the browser surface inside one stateful omni-tool so agents spend fewer turns and fewer tokens coordinating multi-step flows.


Anti-Bot Efficacy & Validation

This repository includes captured evidence artifacts that validate extraction and HITL flows against representative protected targets.

TargetProtectionEvidenceNotes
LinkedInCloudflare + AuthJSON · SnippetAuth-gated listings extraction
TicketmasterCloudflare TurnstileJSON · SnippetChallenge-handled extraction
AirbnbDataDomeJSON · SnippetLarge result sets under bot controls
UpworkreCAPTCHAJSON · SnippetProtected listings retrieval
AmazonAWS ShieldJSON · SnippetSearch result extraction
nowsecure.nlCloudflareJSONManual return path validated

See proof/README.md for methodology and raw outputs.


Quick Start

Option A — Prebuilt binaries

Download the latest release assets from GitHub Releases and run one of:

  • cortex-scout-mcp — MCP stdio server (recommended for VS Code / Cursor / Claude Desktop)
  • cortex-scout — optional HTTP server (default port 5000; override via --port, PORT, or CORTEX_SCOUT_PORT)

Health check (HTTP server):

./cortex-scout --port 5000

curl http://localhost:5000/health

Option B — Build from source

Install protoc first. lance-encoding uses Protocol Buffers during the release build, so protoc must be on your PATH.

  • macOS: brew install protobuf
  • Ubuntu/Debian: sudo apt-get install -y protobuf-compiler
  • Fedora: sudo dnf install -y protobuf-compiler

Basic build (search, scrape, deep research, memory):

git clone https://github.com/cortex-works/cortex-scout.git

cd cortex-scout cargo build --release --manifest-path mcp-server/Cargo.toml --bin cortex-scout-mcp

This works from the repository root because the manifest path is explicit.

Full build (includes hitl_web_fetch / visible-browser HITL):

cargo build --release --manifest-path mcp-server/Cargo.toml --all-features --bin cortex-scout-mcp

If you also want the optional HTTP server binary, build it explicitly with cargo build --release --bin cortex-scout.

Local MCP smoke test:

python3 publish/ci/smoke_mcp.py

This runs a newline-delimited JSON-RPC stdio session against the local cortex-scout-mcp binary and exercises the main public tools with safe example inputs.


MCP Integration (VS Code / Cursor / Claude Desktop)

Add a server entry to your MCP config.

VS Code (mcp.json — global, or settings.json under mcp.servers):

The hard timeout guard vars below are required in MCP configs. They are the safety rail that prevents a bad page, stalled browser launch, or stuck scrape stage from holding the whole MCP session open indefinitely.

// mcp.json (global): top-level key is "servers"

// settings.json (workspace): use "mcp.servers" instead { "servers": { "cortex-scout": { "type": "stdio", "command": "env", "args": [ "RUST_LOG=warn", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SCRAPE_URL=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SEARCH_STRUCTURED=120", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_VISUAL_SCOUT=45", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_LAUNCH_TIMEOUT_SECS=12", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_TAB_PROBE_TIMEOUT_SECS=4", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS=20", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_INITIAL_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_RETRY_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_FORCED_CDP_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_NATIVE_CDP_FALLBACK=25", "SEARCH_ENGINES=google,bing,duckduckgo,brave", "LANCEDB_URI=/YOUR_PATH/cortex-scout/lancedb", "HTTP_TIMEOUT_SECS=30", "MAX_CONTENT_CHARS=10000", "/YOUR_PATH/cortex-scout/mcp-server/target/release/cortex-scout-mcp" ] } } }

Default behavior is direct/no-proxy. Add IP_LIST_PATH and PROXY_SOURCE_PATH only if you want proxy tools available. If you want proxy_control available without routing normal traffic through proxies, point IP_LIST_PATH at an empty ip.txt file and let agents populate it on demand.

Important: Always use RUST_LOG=warn, not info. At info level, the server emits hundreds of log lines per request to stderr, which can confuse MCP clients that monitor stderr.

Windows: Windows has no env command. Use the command+env object format instead — see docs/IDE_SETUP.md.

With deep research (LLM synthesis via OpenRouter / any OpenAI-compatible API):

{

"servers": { "cortex-scout": { "type": "stdio", "command": "env", "args": [ "RUST_LOG=warn", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SCRAPE_URL=90", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_SEARCH_STRUCTURED=120", "CORTEX_SCOUT_TOOL_TIMEOUT_SECS_VISUAL_SCOUT=45", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_LAUNCH_TIMEOUT_SECS=12", "CORTEX_SCOUT_BROWSER_TAB_PROBE_TIMEOUT_SECS=4", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS=20", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_INITIAL_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_CDP_RETRY_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_FORCED_CDP_ATTEMPT=25", "CORTEX_SCOUT_SCRAPE_STAGE_TIMEOUT_SECS_NATIVE_CDP_FALLBACK=25", "SEARCH_ENGINES=google,bing,duckduckgo,brave", "LANCEDB_URI=/YOUR_PATH/cortex-scout/lancedb", "HTTP_TIMEOUT_SECS=30", "MAX_CONTENT_CHARS=10000", "OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1", "OPENAI_API_KEY=sk-or-v1-...", "DEEP_RESEARCH_LLM_MODEL=moonshotai/kimi-k2.5", "DEEP_RESEARCH_ENABLED=1", "DEEP_RESEARCH_SYNTHESIS=1", "DEEP_RESEARCH_SYNTHESIS_MAX_TOKENS=4096", "/YOUR_PATH/cortex-scout/mcp-server/target/release/cortex-scout-mcp" ] } } }

Multi-IDE guide: docs/IDE_SETUP.md


Configuration (cortex-scout.json)

Create cortex-scout.json in the same directory as the binary (or repository ro

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx