Browser Use
ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Token-first headless browser for AIs. Extracts a tiny semantic graph, cutting HTML bloat by 95%.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
SUBSTRATE_PROXY, SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH, SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHTต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "ใส่ค่าของคุณ",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "ใส่ค่าของคุณ",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add substrate-browser --env SUBSTRATE_PROXY='ใส่ค่าของคุณ' --env SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH='ใส่ค่าของคุณ' --env SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y substrate-browserเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"substrate-browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "ใส่ค่าของคุณ",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "ใส่ค่าของคุณ",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"substrate-browser": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"substrate-browser"
],
"env": {
"SUBSTRATE_PROXY": "ใส่ค่าของคุณ",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH": "ใส่ค่าของคุณ",
"SUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
SUBSTRATE_PROXY envSUBSTRATE_VIEWPORT_WIDTH envSUBSTRATE_VIEWPORT_HEIGHT envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub manuelinuxkr 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 (2.0.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
Stop wasting 48K tokens to read a webpage. Substrate compresses a typical content page into roughly 1–4K tokens your LLM can actually use — vs. ~48K of raw HTML.
Substrate is an MCP server that gives your AI agent eyes and hands on the web. It extracts a compressed semantic graph of any webpage — buttons, inputs, links, dropdowns, checkboxes — with precise pixel coordinates, and handles clicking, typing, and selection via spatial coordinates. No CSS selectors. No xpaths. No hallucination.
Every other browser automation approach burns tokens on noise:
| Approach | Tokens | Extraction | What Your LLM Gets |
|---|---|---|---|
Raw HTML (page.content()) | ~48,000 | 5ms | Full DOM tree — scripts, styles, hidden elements, ad markup. LLM drowns in noise and hallucinates clicks on invisible elements. |
| Vision (screenshot + OCR) | ~8,000 | ~800ms | A pixel blob. LLM can "see" the page but can't target anything precisely. Clicks land 20px off. Forms fail. |
| Substrate | ~1,000–4,000 | ~10–30ms | Structured JSON: what each element is, where it is, what state it's in. LLM clicks the right thing on the first try. |
The math: a ~110-element content page (say, Wikipedia) compresses to roughly ~2,300 tokens — about 1.8% of a typical 128K context window. You can fit roughly ~55 page extractions before the LLM runs out of room. With raw HTML, you get 2.
*Token figures are order-of-magnitude, measured live on representative pages (example.com ~84 tok, Wikipedia ~3.5K, Hacker News front page ~4.4K, extraction 8–58ms). They scale with page density; the extractor caps output at MAX_ELEMENTS=400, so very dense pages are truncated rather than emitted in full. The math is arithmetic: on a ~2.3K-token page, ⌊128K/2.3K⌋ ≈ 55 extractions.*
The real win — shorter action loops:
Without Substrate: With Substrate:
navigate → screenshot navigate → "I see a button" → click (wrong) → {btn id=3 "Submit" [640,400]} → screenshot → "ah, more right" → click(3) → done. → click → "not that either" → screenshot → ... 2 tool calls. Task complete. 8-12 tool calls. Task complete.
That's not a marginal improvement. That's 5-6x fewer API calls, 5-6x less latency, and 5-6x lower cost per web task.
Substrate runs as a headless Chromium browser via the Model Context Protocol (MCP). Your LLM agent talks to it through 10 simple tools:
| Tool | What It Does |
|---|---|
navigate | Load a URL, get back the page graph (capped at 400 elements) |
click | Click any element by its numeric ID |
type_text | Type into an input field (auto-clears first) |
select_option | Pick a dropdown option by value |
press_key | Press a keyboard key (Escape, Enter, Tab, arrows, modifiers) |
scroll | Scroll up/down by 80% of viewport |
screenshot | Get a visual snapshot + the graph together |
go_back / go_forward | Browser history navigation |
get_current_url | Check where you are |
Every navigation and interaction tool returns the same compressed graph (get_current_url returns just the URL; screenshot returns the image plus the graph). Your LLM reads the graph, picks an element ID, and calls the next tool. No image interpretation. No HTML parsing. Just IDs and coordinates.
Substrate is a standalone Model Context Protocol (MCP) server. You do not need to write code to use it — you just plug it into your AI assistant.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonsubstrate-browser server to the mcpServers block:{
"mcpServers": { "substrate-browser": { "command": "npx", "args": ["-y", "substrate-browser"] } } }
3. Restart Claude Desktop. You will now see the 10 browser tools available (a small hammer icon) and you can ask Claude to "Go to example.com and tell me what you see".
*(Note: Playwright will automatically download the Chromium binary on the very first run. This requires Node.js 20+ installed on your system).*
If you want to modify the extraction logic or add your own tools:
git clone https://github.com/manuelinuxkr/substrate-b.git
cd substrate-b npm install npx playwright install chromium npm run build npm start
MIT