Браузеры

Flyto Core

flytohub

27248

Flyto Core — MCP-сервер и исполняемый движок для ИИ-агентов. Включает 412 инструментов: управление браузером, Docker, файлами, базами данных и криптокошельками. Главная особенность — отладка. Каждый вызов инструмента трассируется: вы видите время выполнения, входные и выходные данные. Если автоматизация упала на 8-м шаге из 12, не нужно перезапускать всё с начала. Выполните flyto replay --from-step 8. Первые 7 шагов восстановятся из кэша мгновенно. Подход экономит часы при разработке сложных цепочек и делает работу ИИ-агента полностью прозрачной.

Openbrowser AI

billy-enrizky

23319

OpenBrowser — это MCP-сервер для автоматизации браузера через AI-агента. Вы формулируете задачу на естественном языке, а сервер пишет асинхронный Python-код, запускает его и управляет браузером через Chrome DevTools Protocol. Вместо жёстких скриптов и селекторов — гибкое агентное поведение. Сервер решает задачи парсинга, тестирования и рутинных операций в браузере. Он подойдёт разработчикам и DevOps-инженерам, которые хотят автоматизировать сложные сценарии на сайтах без написания кода вручную. OpenBrowser поддерживает несколько LLM-провайдеров и может работать с облачными и локальными моделями. В хостированной версии доступна облачная панель для управления сессиями и планирования задач. Список ожидания открыт.

Google Surf MCP

HarimxChoi

21926

google-surf-mcp — это MCP-сервер для поиска в Google с помощью Playwright. Он использует тёплый профиль Chrome, который прогревается при первом запуске. Такой подход позволяет обходить капчу и блокировки без API-ключей и прокси. Сервер работает на вашем локальном компьютере и совместим с любыми MCP-клиентами. Один сервер заменяет три: поисковый MCP, извлекатель URL и парсер академических PDF. Вам больше не нужно устанавливать и настраивать несколько разных MCP для работы с веб-контентом. Сервер протестирован на шести бесплатных MCP-поисковиках — они не работали. google-surf-mcp работает без проблем.

Dash MCP Server

Kapeli

15129

Dash — это браузер документации для macOS. Он хранит сотни docset-пакетов с офлайн-документацией по API языков, фреймворков и библиотек. dash-mcp-server, разработанный Kapeli, соединяет Dash с AI-ассистентами. Теперь вам не нужно прерывать работу, чтобы вручную искать в Dash. Просто попросите ассистента найти документацию — он выполнит поиск по вашим docset'ам, загрузит нужную страницу и покажет результат. Вся документация остаётся локальной, интернет не нужен. Доступно более 200 docset-пакетов.

charlotte

TickTockBent

14420

Charlotte — это MCP-сервер, который превращает веб-страницы в структурированные данные для AI-агентов. Вместо того чтобы выгружать всё дерево доступности (десятки или сотни тысяч символов), он разбивает страницу на логические блоки: заголовки, регионы, формы и интерактивные элементы. Когда агент впервые переходит на страницу, Charlotte отдаёт компактную ориентировку — всего несколько сотен символов. Если агенту нужны подробности, он запрашивает конкретные элементы точечными запросами. Такой подход снижает расход токенов в 25–182 раза по сравнению с Playwright MCP. Для продакшн-нагрузок это экономит тысячи долларов на API. Сервер работает локально на базе Chromium в headless-режиме и не требует облачной инфраструктуры.

One Search MCP

yokingma

11617

One Search MCP — это сервер для поиска и сбора контента из интернета. Он объединяет несколько поисковых провайдеров и инструментов для парсинга веб-страниц в одном интерфейсе. Разработчик отказался от внешнего сервиса Firecrawl в пользу локального Chromium-браузера. Это значит, что базовый поиск и сбор данных работают бесплатно и без ключей API. Сервер подходит разработчикам, которые автоматизируют сбор новостей, мониторинг цен, анализ контента конкурентов или подготовку данных для языковых моделей. Четыре инструмента — one_search, one_scrape, one_map, one_extract — покрывают весь цикл работы с веб-данными.

Native DevTools

sh3ll3x3c

11013

Native DevTools решает проблему «слепоты» AI-агентов. Обычно нейросеть не видит графический интерфейс — она только читает текст. Этот сервер делает агента «зрячим»: передаёт ему скриншоты, OCR-результаты и дерево accessibility. Агент сам анализирует картинку и решает, куда нажать. Сервер выполняет команды напрямую, без посредников. Разработчики и тестировщики используют его для автоматизации рутинных задач: проверить интерфейс, заполнить форму, пройти регресс-тест, выполнить сценарий в браузере или на Android. Сервер работает на macOS, Windows и Android, а браузеры Chrome и Electron контролирует через CDP.

Safari MCP

achiya-automation

10313

Safari MCP — это сервер для Model Context Protocol. Он даёт AI-агентам прямой доступ к управлению браузером Safari на вашем Mac. Вам не нужно запускать второй браузер или эмулировать headless-режим. Агент работает с вашим стандартным Safari, где уже сохранены пароли, куки и сессии. Так вы обходите CAPTCHA, повторные логины и блокировки Cloudflare. Сервер включает 80 инструментов для навигации, кликов, заполнения форм, извлечения данных и управления вкладками. Всё работает без Chrome, Puppeteer или Playwright. Разработчики обещают выполнение команд за ~5 мс и снижение нагрузки на CPU на 60% по сравнению с аналогами на Chrome.

Open Computer Use

Wide-Moat

8820

Open Computer Use — это MCP-сервер, который даёт любой LLM-модели собственный виртуальный компьютер. Внутри изолированного Docker-контейнера с Ubuntu модель может произвольно выполнять bash-команды, запускать Python, Node.js, Java, пользоваться полноценным веб-браузером на основе Playwright, а также создавать профессиональные документы — Word, Excel, PowerPoint, PDF — с помощью специальных скиллов. Для сложных многошаговых задач в сервер встроен автономный саб-агент на базе Claude Code: он может сам управлять терминалом, настраивать MCP-серверы и решать задачи без участия пользователя. Сервер предназначен для разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят автоматизировать рутинные операции в реальной изолированной среде. Вы можете доверить модели тестирование веб-приложений (запуск браузера, скриншоты), создание отчётов (Excel, PDF), сбор и парсинг данных с сайтов, генерацию документов и даже написание кода — всё это в контролируемом окружении, не влияющем на основную систему. Вы сами выбираете, какую LLM подключить: Open Computer Use работает по MCP-протоколу и совместим с любой моделью.

MCP Accessibility Scanner

JustasMonkev

5213

Автоматический сканер доступности для ИИ-ассистентов. Находит ошибки WCAG на веб-страницах. В основе лежат Playwright и Axe-core. Разработчики и QA-инженеры подключают сервер к Claude, VS Code или другим MCP-клиентам. Ассистент открывает страницу, запускает проверку и возвращает структурированный отчёт с рекомендациями. Сервер подходит для точечных проверок и регулярных прогонов в CI/CD.

DOMShell

apireno

416

DOMShell — Chrome-расширение и MCP-сервер, который соединяет AI-агентов с браузером через знакомую файловую систему. Вкладки и окна становятся директориями (`~/tabs/`), а кнопки, ссылки и поля ввода — файлами. Вместо скриншотов, пиксельных координат и хрупких CSS-селекторов сервер использует Accessibility Tree браузера. Дерево доступности (Accessibility Tree) содержит полную семантическую модель страницы: где кнопка, где ссылка, а где текстовое поле. DOMShell превращает эту модель в файловую систему. Команда `ls` показывает дочерние элементы, `cd` перемещает глубже в структуру, а `cat` читает текст. Клик по элементу работает как вызов программы по имени — `click submit_button`. Веб-автоматизация становится надёжнее. Не нужно писать адаптеры для каждого сайта — DOMShell работает везде, где есть Accessibility Tree. Разработчики AI-агентов и QA-инженеры получают детерминированный и быстрый инструмент для работы с любыми веб-интерфейсами.

PageMap

Retio-ai

325

PageMap — это MCP-сервер для работы с веб-страницами. Он перерабатывает сырой HTML (100 000+ токенов) в компактную структурированную карту размером 2–5 тысяч токенов. Это снижает расход токенов на 97% по сравнению с прямым чтением HTML или использованием снапшотов Playwright. Сервер создан для разработчиков, которые строят ИИ-агентов на базе Claude, Copilot, Cursor или других LLM. PageMap даёт агенту не только зрение — умение читать страницу, но и руки: кликать по кнопкам, заполнять формы и переходить по ссылкам. Контекстное окно агента не переполняется даже после десятков шагов. Эффективность подтверждена бенчмарком на 11 сайтах: 84,7% успешных выполнений задач при средней стоимости $1,06 за 94 сценария.