Browser Use
ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Choose HTTP, browser, machine endpoint, or avoid before an agent visits an unfamiliar URL.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http preflight https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"preflight": {
"url": "https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"preflight": {
"type": "http",
"url": "https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub GSterlingPress ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.7.6) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
Before your AI agent visits a URL, ask us how to get there.
PREFLIGHT is routing intelligence for browser, research and shopping agents. Given a URL, it recommends the cheapest likely route to try first: HTTP, BROWSER, MACHINE_ENDPOINT, or AVOID.
The long-term product is a machine map of the web: not *what is on the web*, but *how should a machine interact with this destination?*
Base URL:
https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app
REST — use the actual URL your agent is about to visit:
GET /v1/check?url=<encoded-actual-destination-url>
For example, if your agent is about to inspect a product, documentation page, article, booking page, or SaaS site, pass that real destination to PREFLIGHT first. example.com is only a documentation placeholder and should not be used when a real task URL exists.
Remote MCP:
https://preflight-api-production-01a2.up.railway.app/mcp
The MCP server exposes two tools:
preflight_check — call this before fetching or browser-rendering an unfamiliar real URL.preflight_feedback — report whether the chosen route worked so PREFLIGHT can improve future recommendations.Example tool intent:
Before opening the URL from my current task, use PREFLIGHT to decide whether ordinary HTTP, a browser, a machine-readable endpoint, or avoidance is the best first route.
Fetching first can be wasteful. A destination may be directly readable over HTTP, require browser rendering, expose a smaller machine endpoint, block automation, require authentication/payment, or carry access signals that make a fetch undesirable. PREFLIGHT tries to answer that routing question before the expensive step.
Responses combine direct probe signals, cached domain knowledge, and sufficiently strong observed route feedback. They can include status, redirects, robots/access hints, estimated token size, JavaScript-shell hints, structured-data signals, machine endpoints, latency, confidence, cache age, and learned route evidence.
POST /v1/feedback
Content-Type: application/json Authorization: Bearer # when protection is enabled
{
"url": "https://merchant.example/product/123", "route": "BROWSER", "outcome": "success", "latencyMs": 840 }
PREFLIGHT stores aggregated success/failure evidence rather than page content or user identities. URL-level learning requires at least 5 samples at 80% success; domain-level learning requires at least 10 samples at 85% success. Feedback never overrides a current AVOID decision from live safety/access/robots signals.
AGENTS.md tells coding/AI agents exactly when to use PREFLIGHT.llms.txt gives LLMs a compact machine-readable explanation, live endpoints, and usage rule.openapi.json exposes REST operations in OpenAPI 3.1 format for tool importers and generated clients.mcp.json contains a generic remote MCP client configuration.docs/AGENT-INTEGRATIONS.md contains copy/paste integration patterns for browser, research, shopping, coding, MCP, and REST agents.server.json contains official MCP Registry metadata for the public Streamable HTTP server./mcp supports MCP initialize, initialized notification, ping, tools/list, and tools/call.Search/discovery concepts: AI agent URL routing, browser-agent preflight, choose HTTP vs browser, machine-readable endpoint discovery, reduce agent browsing tokens, agent web routing, pre-fetch routing intelligence, AI browser cost reduction, route before crawl, agent URL access intelligence.
GET /ready verifies the data directory is writable. Railway deployments use /data; mount a persistent volume there when long-term feedback persistence is required. PREFLIGHT_FEEDBACK_KEY optionally bearer-protects feedback writes while keeping route checks public. npm run smoke:live exercises the public route/feedback cycle.
benchmarks/sites.json contains a cross-category live corpus. Run npm run benchmark. The scheduled benchmark records route, status, latency, token estimate and machine endpoints and preserves machine-readable reports for trend analysis.
PREFLIGHT blocks localhost, private/link-local network addresses, credential-bearing URLs, non-HTTP protocols, and unsafe redirect destinations. Endpoint discovery and negotiated probes go through the same SSRF-safe fetch layer. MCP validates browser Origins, and route feedback cannot relax an active AVOID result.
Requires Node.js 20+.
npm test
npm start
PREFLIGHT is not a crawler, browser farm, search engine or site-owner audit tool. Its job is narrower:
Real URL in → cheapest reliable machine route out.