camoufox-versatile-mcp
This MCP server enables automated captcha solving for Cloudflare challenges and provides a comprehensive JSVMP offline replay pipeline for signature recovery and analysis.
README
camoufox-versatile-mcp
基于反指纹浏览器(Camoufox)的 MCP Server,支持 通用 captcha 挑战自动通过 + JSVMP 签名还原管线。
Fork 自 camoufox-reverse-mcp,新增:
- 内置 captcha 通用检测 + 自动通过(基于
camoufox_captcha) - 全新 JSVMP 离线复现管线:WASM 反汇编 / Worker 源码捕获 / WS 流量抓取 / 离线重放 + 自动 diff
快速开始
安装
pip install -e .
客户端配置(Cursor)
{
"mcpServers": {
"camoufox-versatile": {
"command": "python",
"args": ["-m", "camoufox_versatile_mcp"]
}
}
}
启动参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--headless |
无头模式运行 |
--proxy |
代理服务器,如 --proxy http://127.0.0.1:7890 |
--geoip |
启用 GeoIP 推理(根据代理 IP 自动设置地理位置) |
--humanize |
启用拟人化鼠标移动 |
--os |
OS 指纹:auto / windows / macos / linux |
--locale |
浏览器语言,如 zh-CN |
工具一览(共 45 个)
浏览器控制(11 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
launch_browser |
启动 Camoufox 反指纹浏览器(含 i_know_what_im_doing + disable_coop + forceScopeAccess 默认三件套) |
close_browser |
关闭浏览器 |
navigate |
导航到指定 URL(支持 auto_solve_challenge 参数) |
reload |
刷新页面 |
take_screenshot |
截图 |
take_snapshot |
获取页面无障碍树 |
click / type_text |
点击元素 / 输入文本 |
wait_for |
等待元素出现或 URL 匹配 |
get_page_info |
获取当前页面信息 |
scroll |
滚动页面 |
go_back / go_forward |
前进 / 后退 |
通用 Captcha 挑战自动通过(2 个)⭐
| 工具 | 说明 |
|---|---|
detect_captcha |
检测当前页面是否有 captcha 挑战(不点击) |
auto_solve_captcha |
自动检测 + 通过 captcha 挑战(captcha_type / challenge_type) |
支持
cloudflare的 Turnstile 和 Interstitial 两种模式,captcha_type参数预留扩展位(hcaptcha、recaptcha 等)。注意:非标准 Cloudflare 挑战(如自定义 WAF checkbox)需要额外定制化处理。
JS 执行与调试(1 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
evaluate_js |
在页面上下文执行任意 JS 表达式 |
脚本分析(2 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
scripts(action) |
脚本管理:list / get / save |
search_code |
搜索关键词 |
Hook 与追踪(4 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
hook_function |
Hook 或追踪函数 |
inject_hook_preset |
注入预置 Hook(xhr / fetch / crypto / websocket / debugger_bypass / cookie / runtime_probe) |
remove_hooks |
移除所有 Hook |
inject_hook |
注入自定义 JS Hook |
网络分析(5 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
network_capture(action) |
网络捕获控制 |
list_network_requests |
列出已捕获的请求 |
get_network_request |
获取请求完整详情 |
get_request_initiator |
获取请求发起的 JS 调用栈 |
intercept_request |
拦截请求 |
JSVMP 逆向分析(5 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
hook_jsvmp_interpreter |
JSVMP 运行时探针 |
instrumentation(action) |
源码级插桩 |
compare_env |
浏览器环境指纹收集 |
detect_vmp |
检测页面使用了哪种 VMP 保护(obfuscated / string_eval / vm_dispatch / wasm) |
trace_vmp_for_sign |
签名安全 Tap:追踪 VMP 读取了哪些 fingerprint 属性 |
Cookie 与存储(4 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
cookies(action) |
Cookie 管理 |
get_storage |
获取 localStorage / sessionStorage |
export_state / import_state |
导出 / 导入浏览器状态 |
验证(1 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
verify_fingerprint |
验证指纹是否满足目标网站要求 |
环境感知(1 个)
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_env_info |
获取当前浏览器环境信息(OS、UA、屏幕、语言等) |
JSVMP 离线重放管线(8 个)🆕
| 工具 | 说明 |
|---|---|
get_tap_log |
读取 trace_vmp_for_sign 记录的 Tap 日志 |
disassemble_wasm |
将 WASM 字节码反汇编为 WAT + 导入/导出函数列表 + 入口函数猜测 |
capture_worker_js |
劫持 new Worker(),捕获 blob: URL 源码(JSVMP 字节码的直接来源) |
capture_ws_payloads |
劫持 new WebSocket(),记录所有 send/recv 流量 |
auto_suggest_missing_props |
根据失败日志 + trace_log 推荐缺失的 fingerprint prop |
replay_vmp_offline |
在 Node 沙箱中离线重放 VMP 代码(增强版:支持 supplied_env / expected_sign / auto_diff) |
trace_vmp_for_sign |
签名安全 Tap:追踪 VMP 读取了哪些 fingerprint 属性 |
Captcha 挑战自动通过使用示例
方式一:导航时自动过挑战(推荐)
navigate(
url="https://target-site-with-captcha.com/",
auto_solve_challenge=True, # 开启自动过挑战
challenge_type="auto", # auto 检测 turnstile/interstitial
challenge_ready_delay=5.0, # 等待 iframe 加载
expected_content_selector="#main" # 成功后等待主内容出现
)
方式二:手动调用工具
# 1. 先检测
result = detect_captcha()
# 返回: {"url": "...", "detected": {"turnstile": True, "interstitial": False}, "challenge_present": True}
# 2. 再解决
result = auto_solve_captcha(
captcha_type="cloudflare", # 当前支持 cloudflare
challenge_type="auto", # auto / interstitial / turnstile
ready_delay=5.0,
solve_attempts=3,
verify=True
)
# 返回: {"solved": True, "verified": True, "challenge_type_used": "turnstile", ...}
JSVMP 离线重放管线(典型流程)
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ① 浏览器端:trace_vmp_for_sign() │
│ → 追踪 VMP 读取了哪些 fingerprint 属性 │
│ → 输出 prop → value 列表 │
│ │
│ ② WASM 反汇编:disassemble_wasm() │
│ → 传入 b64/hex/wasm-url │
│ → 输出 WAT + imports/exports + 入口函数猜测 │
│ │
│ ③ Worker 源码捕获:capture_worker_js() │
│ → 劫持 new Worker(blob:...) │
│ → 获取 VMP 字节码源码 │
│ │
│ ④ WS 流量抓取:capture_ws_payloads() │
│ → 劫持 new WebSocket() │
│ → 记录 VMP 获取字节码的请求/响应 │
│ │
│ ⑤ 离线重放:replay_vmp_offline() │
│ → Node 沙箱执行 VMP 代码 │
│ → supplied_env 注入缺失的 fingerprint │
│ → auto_diff 对比签名是否匹配 │
│ │
│ ⑥ 缺失属性建议:auto_suggest_missing_props() │
│ → 结合 trace_log + 失败日志推荐 props │
│ → 输出可直接复制到 supplied_env │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
完整示例
# Step 1: 在浏览器中追踪 VMP 读取的属性
props = trace_vmp_for_sign(
trigger_js="sign({order_id: 12345})",
wait_ms=500,
)
# Step 2: 反汇编 WASM(如果 VMP 使用了 WebAssembly)
wasm_info = disassemble_wasm(wasm_b64, source_kind="base64", generate_wat=True)
print(wasm_info["exports"]) # e.g. ["enc", "dec"]
print(wasm_info["entry_candidates"])
# Step 3: 离线重放(第一次可能 diff 不匹配)
result = replay_vmp_offline(
vmp_code=vmp_code,
entry="sign",
input={"order_id": 12345},
expected_sign="target_sign_value",
auto_diff=True,
)
if not result["diff"]["match"]:
# Step 4: 获取建议的缺失 prop
suggestions = auto_suggest_missing_props(
failed_replay_error=result["diff"]["replayed_preview"],
supplied_env={},
)
print(suggestions["suggestions"])
# Step 5: 重新重放(带上建议的 env)
result = replay_vmp_offline(
vmp_code=vmp_code,
entry="sign",
input={"order_id": 12345},
expected_sign="target_sign_value",
auto_diff=True,
supplied_env={"navigator": {"userAgent": "..."}},
)
assert result["diff"]["match"]
技术架构
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 编码助手 (Cursor / Claude) │
│ ↕ MCP (stdio) │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ camoufox-versatile-mcp │
│ ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐ │
│ │Navigation│ Script │Debugging │ Hooking │ │
│ ├──────────┼──────────┼──────────┼──────────┤ │
│ │ Network │ JSVMP │ Cookie │ Verify │ │
│ ├──────────┼──────────┼──────────┼──────────┤ │
│ │ ★ Captcha Auto-Solve (cloudflare) │ │
│ │ ★ JSVMP Pipeline (WASM/Worker/WS/Replay) │ │
│ └──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘ │
│ ↕ Playwright API │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Camoufox (反指纹 Firefox, Juggler 协议) │
└─────────────────────────────────────────────────┘
与原版 camoufox-reverse-mcp 的区别
| 特性 | camoufox-reverse-mcp | camoufox-versatile-mcp |
|---|---|---|
| Captcha 挑战自动通过 | 需要单独安装 camoufox-captcha |
内置,无需额外配置 |
| navigate 自动过挑战 | 无 | auto_solve_challenge=True |
| detect_captcha 工具 | 无 | 有 |
| auto_solve_captcha 工具 | 依赖外部 | 有 |
| JSVMP 离线重放管线 | 无 | 全新(8 个工具) |
| VMP 检测 + Tap 追踪 | 无 | 有 |
| WASM 反汇编 | 无 | 有 |
| Worker / WS 流量捕获 | 无 | 有 |
| 自动 diff + 缺失属性建议 | 无 | 有 |
许可证
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。