Browser Use MCP Server

Browser Use MCP Server

Un servidor FastMCP que permite la automatización del navegador mediante comandos en lenguaje natural. Este servidor permite a los modelos de lenguaje navegar por la web, rellenar formularios, hacer clic en botones y realizar otras tareas basadas en la web a través de una API sencilla.

Inicio Rápido

1. Instalar el paquete

Instalar con un proveedor específico (p. ej., OpenAI)

pip install -e "git+https://github.com/yourusername/browser-use-mcp.git#egg=browser-use-mcp[openai]"

O instalar todos los proveedores

pip install -e "git+https://github.com/yourusername/browser-use-mcp.git#egg=browser-use-mcp[all-providers]"

Instalar los navegadores de Playwright

playwright install chromium

2. Configurar tu cliente MCP

Añade el servidor browser-use-mcp a la configuración de tu cliente MCP:

{
    "mcpServers": {
        "browser-use-mcp": {
            "command": "browser-use-mcp",
            "args": ["--model", "gpt-4o"],
            "env": {
                "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",  // Or any other provider's API key
                "DISPLAY": ":0"  // For GUI environments
            }
        }
    }
}

Reemplaza "your-openai-api-key" con tu clave API real o usa una referencia de variable de entorno como process.env.OPENAI_API_KEY.

3. Úsalo con tu cliente MCP favorito

Ejemplo usando mcp-use con Python

import asyncio
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient

async def main():
    # Load environment variables
    load_dotenv()

    # Create MCPClient from config file
    client = MCPClient(
        config={
            "mcpServers": {
                "browser-use-mcp": {
                    "command": "browser-use-mcp",
                    "args": ["--model", "gpt-4o"],
                    "env": {
                        "OPENAI_API_KEY": os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
                        "DISPLAY": ":0",
                    },
                }
            }
        }
    )

    # Create LLM
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

    # Create agent with the client
    agent = MCPAgent(llm=llm, client=client, max_steps=30)

    # Run the query
    result = await agent.run(
        """
        Navigate to https://github.com, search for "browser-use-mcp", and summarize the project.
        """,
        max_steps=30,
    )
    print(f"\nResult: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Usando Claude para Desktop

1. Abre Claude para Desktop
2. Ve a Configuración → Funciones experimentales
3. Habilita Claude API Beta y OpenAPI schema para la API
4. Añade la siguiente configuración al archivo de configuración de Claude Desktop:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json

{
    "mcpServers": {
        "browser-use": {
            "command": "browser-use-mcp",
            "args": ["--model", "claude-3-opus-20240229"]
        }
    }
}

5. Inicia una nueva conversación con Claude y pídele que realice tareas web

Proveedores de LLM Soportados

Los siguientes proveedores de LLM son compatibles con la automatización del navegador:

Proveedor	Variable de entorno de clave API
OpenAI	OPENAI_API_KEY
Anthropic	ANTHROPIC_API_KEY
Google	GOOGLE_API_KEY
Cohere	COHERE_API_KEY
Mistral AI	MISTRAL_API_KEY
Groq	GROQ_API_KEY
Together AI	TOGETHER_API_KEY
AWS Bedrock	AWS_ACCESS_KEY_ID y AWS_SECRET_ACCESS_KEY
Fireworks	FIREWORKS_API_KEY
Azure OpenAI	AZURE_OPENAI_API_KEY y AZURE_OPENAI_ENDPOINT
Vertex AI	GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
NVIDIA	NVIDIA_API_KEY
AI21	AI21_API_KEY
Databricks	DATABRICKS_HOST y DATABRICKS_TOKEN
IBM watsonx.ai	WATSONX_API_KEY
xAI	XAI_API_KEY
Upstage	UPSTAGE_API_KEY
Hugging Face	HUGGINGFACE_API_KEY
Ollama	OLLAMA_BASE_URL
Llama.cpp	LLAMA_CPP_SERVER_URL

Para más información consulta: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/

Puedes crear un archivo .env en el directorio del proyecto con tus claves API:

OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
# Or any other provider key

Solución de Problemas

• Problemas con la clave API: Asegúrate de que tu clave API esté correctamente configurada en tus variables de entorno o en el archivo .env.
• Proveedor no encontrado: Asegúrate de haber instalado el paquete del proveedor requerido.
• Errores de automatización del navegador: Comprueba que Playwright esté correctamente instalado con playwright install chromium.
• Selección de modelo: Si recibes errores sobre un modelo no válido, intenta usar el indicador --model para especificar un modelo válido para tu proveedor.
• Modo de depuración: Usa --debug para habilitar un registro más detallado que pueda ayudar a identificar problemas.
• Configuración del cliente MCP: Asegúrate de que tu cliente MCP esté correctamente configurado con el comando y las variables de entorno adecuados.

Licencia

MIT # browser-use-mcp