Resilient Research MCP Server

⚠️ ПРОПРИЕТАРНАЯ И КОНФИДЕНЦИАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Этот репозиторий содержит проприетарные наработки из портфолио. Все права защищены. Копирование, форкинг, распространение или использование этого кода в любых open-source, коммерческих или личных проектах без явного письменного разрешения строго запрещено.

«Продвинутый сервер Model Context Protocol (MCP) производственного уровня, который оснащает AI-агентов высокоотказоустойчивым, скрытно действующим и контекстно-зависимым движком веб-браузинга. Созданный специально для преодоления фатальных ограничений стандартной браузерной автоматизации для AI, этот проприетарный сервер обеспечивает бесшовные многошаговые рабочие процессы, извлекает глубокие структурные данные и гарантирует безопасность контекстного окна в самых сложных веб-средах».

Ключевые преимущества и возможности

Стандартные скрипты браузерной автоматизации для AI постоянно выходят из строя в production-средах из-за блокировки ботов, обфускации данных и краха контекстного окна. Эта проприетарная архитектура была спроектирована с нуля, чтобы гарантировать отказоустойчивую работу агентов.

1. Безопасность токенов с нулевым риском сбоя

Выгрузка необработанных веб-данных в LLM мгновенно вызовет крах его контекстного окна.

• Преимущество: Включает специально разработанный Hybrid Token Engine, который выполняет мгновенные проверки лимита преобразования символов в токены с нулевой задержкой. При навигации по массивным страницам система интеллектуально отсекает несемантический код и автоматически обрезает данные непосредственно перед граничным лимитом, гарантируя, что AI никогда не выйдет из строя.

2. Глубокое проникновение в Shadow DOM

Современные веб-приложения скрывают свои самые ценные данные внутри изолированных закрытых компонентов, которые стандартные скрейпинг-движки не могут увидеть.

• Преимущество: Использует узкоспециализированный проприетарный модуль инъекции, проникающий сквозь DOM. Движок рекурсивно обходит изолированные веб-компоненты, принудительно извлекая скрытые наборы данных и выводя их в light DOM для разбора AI.

3. Продвинутая маскировка от антибот-систем

Стандартные headless-браузеры мгновенно обнаруживаются и блокируются современными защитными межсетевыми экранами, такими как Cloudflare или DataDome.

• Преимущество: Реализует глубоко интегрированную маскировку цифрового отпечатка браузера. Движок систематически изменяет свой JS-отпечаток и сетевые сигнатуры, чтобы без усилий обходить антибот-проверки JavaScript среднего уровня и получать доступ к защищённым конечным точкам.

4. Постоянные многошаговые сессии

Базовые инструменты автоматизации для каждой отдельной команды запускают совершенно новый браузер с полной амнезией, что делает невозможным выполнение последовательных задач (например, войти в систему, а затем нажать кнопку).

• Преимущество: Построен вокруг специального Singleton-менеджера состояния. Движок поддерживает непрерывную постоянную сессию браузера в рамках множества вызовов AI-инструментов. AI может последовательно перемещаться по страницам, прокручивать, извлекать данные и взаимодействовать в одном и том же окне.

5. Высококонкурентная очередь выполнения

Когда AI-агенты пытаются выполнять несколько действий в браузере параллельно, стандартные движки падают из-за фатальных состояний гонки.

• Преимущество: Содержит строгую потокобезопасную архитектуру асинхронной блокировки. Когда AI быстро отправляет несколько параллельных команд, движок интеллектуально ставит их в очередь и строго сериализует, гарантируя идеально стабильное выполнение даже при высокой параллельной нагрузке.

Related MCP server: agent-browser-mcp-server

Запуск проверочных тестов

Этот проект включает 4 усиленных проверочных скрипта, которые доказывают отказоустойчивость архитектуры в условиях экстремальных нагрузок:

• python test_stealth.py - Доказывает, что движок маскировки цифрового отпечатка успешно обходит реальную защиту Cloudflare.

• python test_shadow_dom.py - Доказывает, что рекурсивный модуль проникновения сквозь DOM успешно извлекает глубоко скрытый текст закрытых компонентов.

• python test_token_overflow.py - Доказывает, что Hybrid Token Engine безопасно обрезает чрезмерно раздутые наборы данных (например, страницы Википедии — мировые рекордсмены по размеру) без потери данных.

• python test_concurrency.py - Подвергает стресс-тестированию блокировку асинхронного выполнения, безопасно помещая в очередь одновременные параллельные команды без сбоев движка.