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✨ 特点

🌐 使 AI 助手能够通过简单的 MCP 界面浏览和提取网络上的内容。

Web 浏览器 MCP 服务器通过消息控制协议 (MCP) 为 AI 模型提供浏览网站、提取内容和理解网页的能力。它支持使用 CSS 选择器进行智能内容提取，并具备强大的错误处理功能。

🤝**贡献• 📝报告错误**

Related MCP server: Webflow

✨ 核心功能

🎯智能内容提取：使用 CSS 选择器准确定位您需要的内容
⚡闪电般快速：采用异步处理构建，以实现最佳性能
📊丰富的元数据：捕获标题、链接和结构化内容
🛡️强大且可靠：内置错误处理和超时管理
🌍跨平台：可在 Python 运行的任何地方使用

🚀 快速入门

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动安装 Claude Desktop 的 Web 浏览器服务器：

npx -y @smithery/cli install web-browser-mcp-server --client claude

手动安装

使用 uv 安装：

uv tool install web-browser-mcp-server

对于开发：

# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/blazickjp/web-browser-mcp-server.git
cd web-browser-mcp-server

# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install with test dependencies
uv pip install -e ".[test]"

🔌 MCP 集成

将此配置添加到您的 MCP 客户端配置文件中：

{
    "mcpServers": {
        "web-browser-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "tool",
                "run",
                "web-browser-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "REQUEST_TIMEOUT": "30"
            }
        }
    }
}

对于开发：

{
    "mcpServers": {
        "web-browser-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "path/to/cloned/web-browser-mcp-server",
                "run",
                "web-browser-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "REQUEST_TIMEOUT": "30"
            }
        }
    }
}

💡 可用工具

服务器提供了强大的网页浏览工具：

浏览网页

使用可选的 CSS 选择器浏览网页并提取内容：

# Basic webpage fetch
result = await call_tool("browse_webpage", {
    "url": "https://example.com"
})

# Target specific content with CSS selectors
result = await call_tool("browse_webpage", {
    "url": "https://example.com",
    "selectors": {
        "headlines": "h1, h2",
        "main_content": "article.content",
        "navigation": "nav a"
    }
})