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

Browserbash

โดย PramodDuttaรุ่น 1.5.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.PramodDutta/browserbash

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Plain-English browser tests for AI agents: real Chrome, deterministic verdicts. Free, no API keys.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เว็บและเบราว์เซอร์
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "browserbash": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "browserbash-cli"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add browserbash --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y browserbash-cli

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "browserbash": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "browserbash-cli"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "browserbash": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "browserbash-cli"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • ANTHROPIC_API_KEY ความลับ env
    Anthropic API key. Optional: without it BrowserBash auto-resolves a free local Ollama model.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub PramodDutta 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 21% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Browserbash ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

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

BrowserBash

Plain-English browser automation. No selectors. Free and open-source.

You write a plain-English objective. An AI agent drives a real Chrome browser step by step — no selectors, no scripts. Ollama-first, so it runs on free local models with no API keys and nothing ever leaves your machine.

npm install -g browserbash-cli

browserbash run "Open news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"

[Website](https://browserbash.com) · [Docs / Learn](https://browserbash.com/learn) · [Tutorials](https://browserbash.com/tutorials) · [npm](https://www.npmjs.com/package/browserbash-cli)


Both layers are swappable: the engine interprets the English, the provider runs the browser.

Engines (who interprets the English)

EngineWhat it isLicense
stagehand (default)Stagehand — open-source AI browser automation framework by Browserbase. act/extract/observe/agent primitives, self-healing, supports Anthropic/OpenAI/Google models.MIT
builtinIn-repo Anthropic tool-use loop driving Playwright. Used automatically for grids Stagehand can't attach to (LambdaTest, BrowserStack).Apache-2.0

Providers (where the browser runs)

ProviderWhere the browser runsEngineAuth
local (default)Chromium/Chrome on this machinestagehand or builtinnone
cdpAny Chrome DevTools Protocol endpoint (your grid, docker, Playwright MCP-managed browser)stagehand or builtinnone
browserbaseBrowserbase cloud browsersstagehand onlyBROWSERBASE_API_KEY / BROWSERBASE_PROJECT_ID
lambdatestLambdaTest / TestMu AI cloud gridbuiltin (auto)LT_USERNAME / LT_ACCESS_KEY
browserstackBrowserStack Automate cloud gridbuiltin (auto)BROWSERSTACK_USERNAME / BROWSERSTACK_ACCESS_KEY

LLM backends (who does the thinking) — open source first

Default model is auto, resolved in this order:

  1. Ollama running locally → ollama/ — free, open source, no keys
  2. ANTHROPIC_API_KEY set → claude-opus-4-8
  3. OPENAI_API_KEY set → openai/gpt-4.1
  4. otherwise: error with setup guidance
BackendModel flagNeeds
Ollama — local, free, OSS (preferred)auto or ollama/ e.g. ollama/qwen3Ollama running; OLLAMA_BASE_URL to override http://localhost:11434/v1, OLLAMA_MODEL to pin auto-detection. Same flag works for any OpenAI-compatible server (vLLM, LM Studio, llama.cpp).
Anthropicclaude-opus-4-8ANTHROPIC_API_KEY
OpenAI / Googleopenai/gpt-4.1, google/gemini-2.5-flashprovider key (Stagehand engine)
OpenRouter — hundreds of models, one keyopenrouter/ / e.g. openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6, openrouter/meta-llama/llama-3.3-70b-instructOPENROUTER_API_KEY (https://openrouter.ai/keys); override endpoint with OPENROUTER_BASE_URL
Anthropic-compatible gatewayclaude-* + ANTHROPIC_BASE_URLbuiltin engine routes through any Anthropic-compatible endpoint (e.g. a LiteLLM proxy fronting local models)
Fully free / open-source stack (the default)
ollama pull qwen3                 # or any tool-capable local model

browserbash run "Open https://example.com and store the heading as 'h1'"

Stagehand engine (MIT) + local Chromium + Ollama (MIT) — zero cloud cost, no API keys. Tip: small models (≤8B) are flaky on multi-step objectives; Qwen3 / Llama 3.3 70B class works best.

Note: cloud-grid providers (lambdatest, browserstack) use the builtin engine, which speaks the Anthropic API — pair them with ANTHROPIC_API_KEY or an ANTHROPIC_BASE_URL gateway.

Install

npm install

npm run build npm link # exposes the browserbash command

Requires Node ≥ 18 and Google Chrome stable (for the local provider).

Quick start

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

One-shot objective, local browser, Stagehand engine (default)

browserbash run "Open https://news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"

Browserbase cloud (Stagehand native)

export BROWSERBASE_API_KEY=... BROWSERBASE_PROJECT_ID=... browserbash run "..." --provider browserbase

Cloud grid (auto-switches to builtin engine)

export LT_USERNAME=... LT_ACCESS_KEY=... browserbash run "..." --provider lambdatest --headless

Attach to an existing browser (CDP / Playwright MCP)

browserbash run "..." --cdp-endpoint ws://localhost:9222/devtools/browser/

Force the builtin engine

browserbash run "..." --engine builtin

Agent mode (for AI coding tools & CI)

--agent switches stdout to NDJSON — one JSON object per line, stable schema:

browserbash run "<objective>" --agent --headless --timeout 120
  • Progress events: {"type":"step","step":1,"status":"passed","action":"navigate","remark":"...","cached":false}
  • Terminal event: {"type":"run_end","status":"passed|failed|error|timeout","summary":"...","final_state":{...},"duration_ms":...,"provider":"local","cache":"hit|miss|off","tokens_in":...,"tokens_out":...,"test_url":"..."}

Exit codes: 0 passed · 1 failed · 2 error · 3 timeout. cached, cache, tokens_in/tokens_out are additive fields (present when relevant), so existing consumers are unaffected.

Full agent integration guide: docs/agents.md.

MCP server (agents consume BrowserBash natively)

BrowserBash is a validation layer for AI agents: your coding agent builds a feature, BrowserBash proves it works in a real browser. One line plugs it into any MCP host:

claude mcp add browserbash -- browserbash mcp     # Claude Code

Cursor / Windsurf / Zed / Codex: command "browserbash", args ["mcp"]

Tools exposed: run_objective (one plain-English objective), run_test_file (a *_test.md), run_suite (a folder, parallel). Each returns the structured verdict JSON: status, summary, final_state, assertions, cost_usd, duration_ms. A failed test is a successful validation, so the tool call succeeds and the agent reads the verdict. No extra dependencies, stdio only, nothing leaves your machine.

Dashboards

Every run is kept in a private on-disk store (~/.browserbash/runs, secrets masked, capped at 200). Two ways to see them:

Local dashboard — free, no account, fully local:

browserbash dashboard                 # serve http://localhost:4477 and open it

browserbash run "..." --record --dashboard # run, then open the dashboard on this run browserbash dashboard --clear # wipe the local store

Left panel lists your runs; the main pane shows the verdict, extracted values and the recording — with --record you get a screenshot plus a session video (stagehand engine, video needs ffmpeg, bundled) or a native Playwright trace you can open at trace.playwright.dev (builtin engine). Nothing leaves your machine.

Cloud dashboard — optional, opt-in per run: a hosted dashboard at browserbash.com/dashboard with run history across machines and shareable per-run pages.

browserbash connect --key bb_...      # one-time, key from browserbash.com/dashboard

browserbash run "..." --record --upload # push THIS run (verdict + recording) to the cloud

Without --upload nothing is sent to the cloud. BrowserBash is free and open source; cloud runs are kept 15 days.

Replay cache (warm runs skip the model)

A green run records the actions it took. The next identical run replays them with zero model calls, and the agent only steps back in when the page actually changed. Steady-state suites run at close to script speed and cost.

browserbash testmd run ./checkout_test.md            # run 1: records the journal

browserbash testmd run ./checkout_test.md # run 2: replays, no model browserbash testmd run ./checkout_test.md --no-cache # ignore the cache for this run browserbash testmd run ./checkout_test.md --refresh-cache # wipe this test's entry, re-record

run_end.cache reports hit / miss / off. On by default; config set cache.enabled false to disable, cache.dir to relocate (default .browserbash/cache, gitignored by init). Secrets never enter the cache: values arrive through the variables channel (Stagehand) or are re-templatized to {{name}} tokens (builtin), and any cached action that types a secret is origin-pinned — replaying it on a different origin fails closed. Builtin journals are also HMAC-signed with a per-machine key (~/.browserbash/cache.key); an edited or foreign journal is ignored and simply re-recorded. CI fleets that want to share committed caches can set the same BROWSERBASH_CACHE_KEY (64 hex chars) on every runner.

Parallel suites (run-all)

Run a whole folder of *_test.md files at once with memory-aware scheduling:

browserbash run-all .browserbash/tests --concurrency 8 --junit out/junit.xml
  • Concurrency is auto-derived from CPU and free memory (min(requested, cpus, floor((mem - 2GB) / budget))), so big suites do not thrash the machine. Override with --concurrency, tune the estimate with --memory-budget . A hard watchdog also kills any test whose whole process tree (Node + Chromium) exceeds --memory-cap (default 2x the budget, 0 disables); the test is reported as an infra error with a test_kill event, and retried per --retries.
  • Each test runs as an isolated child process with its own Result.md; a failure never leaks state to the next test.
  • --retries retries infra errors only (not real failures), --max-failures stops early, --stagger softens burst load.
  • Outputs: a merged NDJSON stream (--events, add --agent to also stream on stdout), JUnit XML (--junit), and a RunAll-Result.md with a flaky column.
  • Run history in .browserbash/memory/history.json orders the next run (previously-failed first, then slowest first) and flags flaky tests. --no-memory opts out.
  • Sharding: --shard 2/4 runs a deterministic slice, computed on sorted discovery order so parallel CI machines agree without coordination.
  • Viewport matrix: --matrix-viewport 1280x720,390x844 runs every test once per viewport; cells are labeled in events, JUnit and results. Single runs take --viewport WxH too.
  • Budgets: --budget-usd 2.50 (or --budget-tokens) stops launching new tests once estimated spend crosses the budget; the rest are reported skipped and the suite exits 2. Spend lands in RunAll-Result.md and JUnit .
  • Webhooks: --notify POSTs the suite verdict when it ends (Slack URLs get Slack formatting).
  • Exit code: 0 all passed · 1 any failed · 2 infra error or budget stop · 3 suite timeout.

Cheap-model routing

Plan on a strong model, execute on a cheap one, escalate back automatically after a failed step:

browserbash run "..." --model claude-opus-4-8 --model-exec claude-haiku-4-5

run_end reports tokens_in / tokens_out (builtin engine) so you can see what a run costs, plus a cost_usd estimate from a bundled per-model price table (override at ~/.browserbash/pricing.json; unknown models get no estimate rather than a wrong one). Set persistently with config set routing.executionModel .

Test files (*_test.md)

Committable, reviewable Markdown tests:

# Login flow
  • Open {{base_url}}/l

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx