Browser Use
ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Turn any website or API into structured JSON with LLM-authored declarative scraping configs.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
FITTER_PLUGINSต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add fitter --env FITTER_PLUGINS='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e FITTER_PLUGINS ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fitter": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"FITTER_PLUGINS",
"ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
],
"env": {
"FITTER_PLUGINS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"fitter": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"FITTER_PLUGINS",
"ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
],
"env": {
"FITTER_PLUGINS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
FITTER_PLUGINS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub PxyUp 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 (1.8.3) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB, Docker 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
Fitter turns any website or API into structured JSON — declaratively. One JSON/YAML config describes where the data lives (HTTP request, headless browser, file, static value) and what to extract (JSON paths, CSS selectors, XPath). No code, no brittle scraping scripts.
🚀 [Try it in your browser](https://pxyup.github.io/fitter/) — the real engine compiled to WebAssembly: live examples, a visual config builder, no install.
Because configs are plain data, LLMs can author them. The built-in MCP server lets Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client write and run scraping pipelines on your machine, on demand:
*"Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores"* → the model authors a fitter config, validates it, runs it locally, and gets clean JSON back.
One engine, five ways to use it:
| 🤖 Fitter MCP | MCP server exposing fitter to Claude Code, Claude Desktop and any MCP client |
| 🧠 Fitter Agent | AI-powered CLI: natural language → config → executed result |
| 🖥 Fitter CLI | run configs locally for test/debug/home usage |
| 📦 Fitter Lib | embed the engine in your own Go program |
| ⚙️ Fitter | long-running service mode with scheduling & notifications |
Why fitter for AI agents?
Fitter MCP is a Model Context Protocol server (stdio transport) which lets any MCP client — Claude Code, Claude Desktop, IDE assistants, custom agents — run Fitter configs and get structured JSON back.
Download fitter-mcp- - .mcpb from the release page and open it — Claude Desktop installs the server automatically.
# 1. get the binary: download fitter_mcp_<version>-<os>-<arch> from the release page
go build -o fitter_mcp ./cmd/mcp
claude mcp add fitter -s user -- "$(pwd)/fitter_mcp"
Then just ask:
*Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores using fitter*
The model calls fitter_config_reference, authors a config, optionally checks it with fitter_validate_config and executes it via fitter_run — all data fetching happens locally on your machine. For a ready-made pipeline try examples/config_morning_briefing.json:
*Run examples/config_morning_briefing.json with fitter and give me the briefing*
{
"mcpServers": { "fitter": { "command": "/path/to/fitter_mcp" } } }
The .mcpb bundle and native binary ship without browsers: HTTP, static and file connectors work out of the box, but browser configs (the playwright connector) need Playwright's browsers. A few ways to get them:
"install": true in the playwright connector — fitter downloads the driver + browser matching its built-in playwright-go version on first use (one-time, cached), so no separate install step is needed.playwright-go version fitter is built against (check go.mod, currently v0.6100.0): go run github.com/mxschmitt/playwright-go/cmd/playwright@v0.6100.0 install
The version must match `go.mod` exactly — `playwright-go` refuses to run against a mismatched driver. Then run configs without `"install": true`.
ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright image, which bundles Chromium, Firefox and WebKit preinstalled (no "install": true needed).| Tool | Description |
|---|---|
fitter_run | Run a Fitter config passed inline (JSON or YAML string) and return the extracted data as JSON. Accepts an optional input value available in the config via {{{FromInput=.}}} / {{{FromInput=json.path}}} |
fitter_run_file | Same as fitter_run but reads the config from a local .json/.yaml file |
fitter_run_url | Same as fitter_run but downloads the config from an HTTP(S) URL, e.g. a raw GitHub link |
fitter_inspect_url | Fetch a URL and return a compact structure outline + candidate selectors/paths (gjson paths for JSON; repeated-element/list-row selectors for HTML) so the model authors a config first-try instead of guessing selectors and getting nulls. Detects client-rendered SPAs and can render them in a headless browser. Read-only — does not extract |
fitter_validate_config | Validate a config without executing it (structure, response_type, connector data source, model). Useful while iterating on a config |
fitter_config_reference | Return a condensed reference of the whole config format (connectors, parsers, model/field schema, placeholders, notifiers, references, limits) with working examples, so the model can author configs without external docs |
The reference is also exposed as MCP resource fitter://config-reference for clients that support resources.
The config format is exactly the same as for Fitter_CLI: a top-level object with item (required), limits and references. Notifiers work too (the result is additionally pushed to http/telegram/redis/file/console); trigger_config and http_server are service-mode only and are ignored in MCP calls.
By default fitter_mcp talks stdio. Pass --http to serve the streamable HTTP transport instead — for a shared team server, a container, or any remote deployment:
# serve MCP at http://<host>:8080/mcp (health probe at /healthz)
FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret fitter_mcp --http :8080
claude mcp add --transport http fitter http://localhost:8080/mcp --header "Authorization: Bearer my-secret"
--http (env FITTER_MCP_HTTP_ADDR) — listen address; stdio mode when emptyFITTER_MCP_AUTH_TOKEN — when set, every /mcp request must send Authorization: Bearer ; without it the endpoint is unauthenticated, so bind to localhost or put it behind a proxy--stateless (env FITTER_MCP_STATELESS=true) — no per-session state, so replicas can sit behind a load balancer without sticky sessions--metrics-addr (env FITTER_MCP_METRICS_ADDR) — serve Prometheus metrics on a separate address (e.g. 127.0.0.1:9091); works in stdio mode too; empty disables. Exposes MCP request counts by method, tool call durations by tool and outcome, and outbound HTTP request durations by host, method and status. The endpoint is unauthenticated — bind it to localhost or a private interfaceThe server shuts down gracefully on SIGINT/SIGTERM.
A slim multi-arch image (linux/amd64 + linux/arm64) ships with every release:
# hosted HTTP mode
docker run --rm -p 8080:8080 \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
claude mcp add fitter -s user -- docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
The slim image contains only the fitter binary and CA certificates: server/static/file connectors work, browser connectors (chromium/docker/playwright) do not.
For browser-based configs use the playwright variant, which bundles Playwright with Chromium, Firefox and WebKit (matched to the playwright-go version fitter is built against, so no "install": true is needed in configs):
docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright # stdio mode
It is built from Dockerfile.mcp-playwright; build with --build-arg PLAYWRIGHT_BROWSERS=chromium for a smaller Chromium-only image.
Both images ship fitter_cli, so the one-time OAuth2 login can run inside the container. Store the token on a volume mounted at /tokens (pre-created writable in the image) and share it with the MCP server:
# one-time login, device flow: no ports needed — open the printed url on any device
docker run --rm -it -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json
docker run --rm -it -p 8988:8988 -e FITTER_AUTH_LISTEN=0.0.0.0 \ -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json
docker run --rm -i -v fitter-tokens:/tokens ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
docker run --rm -p 8080:8080 -v fitter-tokens:/tokens \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest
Note: 8988 is only for the one-time browser-flow login; the MCP server itself needs no port in stdio mode and only 8080 in hosted HTTP mode.
Browser sessions need the playwright image (the slim one has no browsers). The one-time headed login needs a display, so run it on the host, then bind-mount the session dir into the container (the image pre-creates a writable /sessions):
# on the host: log in once, save the session
fitter_cli browser-login --url https://example.com/login --storage-state ~/.fitter/sessions/example.json
docker run --rm -i -v ~/.fitter/sessions:/sessions ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright
Use a bind mount (not
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo