MCP Servers with Pyppeteer
一个工具,它能在 MCP 框架内使用 Pyppeteer 实现自动化浏览器控制,从而允许对网站进行导航、截图和元素交互。
README
MCP 服务器
描述
基于 Pyppeteer 的 MCP 服务器 是一个工具,允许您使用 Pyppeteer 控制无头浏览器,从而实现自动化导航、屏幕截图捕获、与页面元素交互等功能。该项目旨在促进基于 MCP(多上下文协议)框架的自动化服务器的创建。
特性
- 自动化导航: 导航到特定的 URL。
- 屏幕截图捕获: 拍摄访问页面的屏幕截图。
- 元素交互: 使用 CSS 选择器、XPath 或类名点击页面元素。
- 动态资源: 访问动态页面信息,例如当前 URL。
- 服务器生命周期管理: 控制浏览器的初始化和关闭。
前提条件
在开始之前,请确保已安装以下内容:
- Python 3.7+: 该项目已使用 Python 3.12 进行测试,但早期版本(3.7+)也应该可以工作。
- pip: Python 包管理器。
- Git: 用于克隆存储库。
安装
通过 Smithery 安装
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 MCP 服务器:
npx -y @smithery/cli install @devalexandre/mcp-servers --client claude
通过 Pip GitHub 安装
-
安装包:
pip install -e git+https://github.com/devalexandre/mcp-servers.git#egg=mcp-servers
通过 Git 安装
-
克隆存储库:
git clone https://github.com/devalexandre/mcp-servers.git cd mcp-servers -
创建虚拟环境(可选):
python -m venv venv source venv/bin/activate # 在 Windows 上,使用 `venv\Scripts\activate` pip install -r requirements.txt -
以可编辑模式安装包:
pip install -e .
推荐服务器
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
mult-fetch-mcp-server
一个多功能的、符合 MCP 规范的网页内容抓取工具,支持多种模式(浏览器/Node)、格式(HTML/JSON/Markdown/文本)和智能代理检测,并提供双语界面(英语/中文)。
AIO-MCP Server
🚀 集成了 AI 搜索、RAG 和多服务(GitLab/Jira/Confluence/YouTube)的一体化 MCP 服务器,旨在增强 AI 驱动的开发工作流程。来自 Folk。
Hyperbrowser
欢迎来到 Hyperbrowser,人工智能的互联网。Hyperbrowser 是下一代平台,旨在增强人工智能代理的能力,并实现轻松、可扩展的浏览器自动化。它专为人工智能开发者打造,消除了本地基础设施和性能瓶颈带来的麻烦,让您能够:
https://github.com/Streen9/react-mcp
react-mcp 与 Claude Desktop 集成,能够根据用户提示创建和修改 React 应用程序。
any-chat-completions-mcp
将 Claude 与任何 OpenAI SDK 兼容的聊天完成 API 集成 - OpenAI、Perplexity、Groq、xAI、PyroPrompts 等。
Exa MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使像 Claude 这样的人工智能助手能够以安全和受控的方式,使用 Exa AI 搜索 API 执行实时网络搜索。
mcp-perplexity
Perplexity API 的 MCP 服务器。
MCP Web Research Server
一个模型上下文协议服务器,使 Claude 能够通过集成 Google 搜索、提取网页内容和捕获屏幕截图来进行网络研究。