Browser Use
ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Plain-English browser tests for AI agents: real Chrome, deterministic verdicts. Free, no API keys.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ANTHROPIC_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
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-cliเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
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
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
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub PramodDutta 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.1) เข้า registry 4 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
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.
| Engine | What it is | License |
|---|---|---|
stagehand (default) | Stagehand — open-source AI browser automation framework by Browserbase. act/extract/observe/agent primitives, self-healing, supports Anthropic/OpenAI/Google models. | MIT |
builtin | In-repo Anthropic tool-use loop driving Playwright. Used automatically for grids Stagehand can't attach to (LambdaTest, BrowserStack). | Apache-2.0 |
| Provider | Where the browser runs | Engine | Auth |
|---|---|---|---|
local (default) | Chromium/Chrome on this machine | stagehand or builtin | none |
cdp | Any Chrome DevTools Protocol endpoint (your grid, docker, Playwright MCP-managed browser) | stagehand or builtin | none |
browserbase | Browserbase cloud browsers | stagehand only | BROWSERBASE_API_KEY / BROWSERBASE_PROJECT_ID |
lambdatest | LambdaTest / TestMu AI cloud grid | builtin (auto) | LT_USERNAME / LT_ACCESS_KEY |
browserstack | BrowserStack Automate cloud grid | builtin (auto) | BROWSERSTACK_USERNAME / BROWSERSTACK_ACCESS_KEY |
Default model is auto, resolved in this order:
ollama/ — free, open source, no keysANTHROPIC_API_KEY set → claude-opus-4-8OPENAI_API_KEY set → openai/gpt-4.1| Backend | Model flag | Needs |
|---|---|---|
| Ollama — local, free, OSS (preferred) | auto or ollama/ e.g. ollama/qwen3 | Ollama 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). |
| Anthropic | claude-opus-4-8 | ANTHROPIC_API_KEY |
| OpenAI / Google | openai/gpt-4.1, google/gemini-2.5-flash | provider key (Stagehand engine) |
| OpenRouter — hundreds of models, one key | openrouter/ / e.g. openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6, openrouter/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct | OPENROUTER_API_KEY (https://openrouter.ai/keys); override endpoint with OPENROUTER_BASE_URL |
| Anthropic-compatible gateway | claude-* + ANTHROPIC_BASE_URL | builtin engine routes through any Anthropic-compatible endpoint (e.g. a LiteLLM proxy fronting local models) |
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.
npm install
npm run build npm link # exposes the browserbash command
Requires Node ≥ 18 and Google Chrome stable (for the local provider).
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
browserbash run "Open https://news.ycombinator.com and store the top story title as 'top_story'"
export BROWSERBASE_API_KEY=... BROWSERBASE_PROJECT_ID=... browserbash run "..." --provider browserbase
export LT_USERNAME=... LT_ACCESS_KEY=... browserbash run "..." --provider lambdatest --headless
browserbash run "..." --cdp-endpoint ws://localhost:9222/devtools/browser/
browserbash run "..." --engine builtin
--agent switches stdout to NDJSON — one JSON object per line, stable schema:
browserbash run "<objective>" --agent --headless --timeout 120
{"type":"step","step":1,"status":"passed","action":"navigate","remark":"...","cached":false}{"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.
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
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.
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.
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.
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
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.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.--events, add --agent to also stream on stdout), JUnit XML (--junit), and a RunAll-Result.md with a flaky column..browserbash/memory/history.json orders the next run (previously-failed first, then slowest first) and flags flaky tests. --no-memory opts out.--shard 2/4 runs a deterministic slice, computed on sorted discovery order so parallel CI machines agree without coordination.--matrix-viewport 1280x720,390x844 runs every test once per viewport; cells are labeled in events, JUnit and results. Single runs take --viewport WxH too.--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 .--notify POSTs the suite verdict when it ends (Slack URLs get Slack formatting).0 all passed · 1 any failed · 2 infra error or budget stop · 3 suite timeout.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.md)Committable, reviewable Markdown tests:
# Login flow
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo