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基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地桌面自动化与上下文服务后端。ScreenHand 将桌面自动化、浏览器控制、内存学习、任务队列、和 Playbook 引擎等能力以 MCP 服务器的形式暴露，通过 JSON-RPC 方式为大型语言模型（LLM）客户端提供快速的资源访问、工具执行和提示渲染，支持 macOS 与 Windows 平台，具备会话管理、能力声明以及多传输协议的扩展能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的浏览器控制后端服务器实现，提供一组浏览器操作工具给 LLM 客户端通过 MCP 协议调用，核心通过 Chrome DevTools Protocol (CDP) 控制浏览器，并通过 STDIO 的 JSON-RPC 方式与客户端通信。

为AI代理提供交互式测试文件创建功能的MCP服务器

一个通过Model Context Protocol (MCP) 协议，赋予AI代理控制网页浏览器能力的服务器，实现智能网页自动化。

MCPKit是一个命令行工具，通过AI能力自动生成基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，赋能大型语言模型（LLM）与任何网站进行高级Web自动化交互。

提供一个强大的执行工具，通过MCP协议向LLM客户端暴露文件操作、系统命令和集成的其他MCP工具，支持JavaScript编程式交互。

一个基于MCP协议的服务器，提供通过自然语言自动化网页浏览和测试的能力。

Browser MCP 是一款模型上下文协议 (MCP) 服务器，旨在使 AI 应用程序能够控制您的浏览器，提供上下文信息和功能，实现更智能的 Web 交互。

WebLook扩展了网页截图和录制功能，实验性地实现了MCP服务器，为AI模型提供网页内容捕获服务。

Browser MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器实现，专注于为LLM提供浏览器上下文和操作能力，例如网页快照、元素点击、页面导航等工具。

基于Puppeteer的MCP服务器，提供网页自动化工具，使LLM能够与网页进行交互。

通过 MCP 协议，本服务器允许 LLM 客户端控制用户的本地浏览器，提供网页内容、历史记录和标签页管理等功能。

MoLing (魔灵) 是一个轻量级、易于部署的本地MCP服务器，旨在通过操作系统API扩展LLM能力，提供文件系统访问、命令行执行和浏览器控制等功能，无需复杂配置，即装即用。

基于Model Context Protocol的浏览器控制与调试服务器，为AI应用提供浏览器操作和信息查询能力。

该项目是一个MCP服务器，允许LLM客户端通过工具在浏览器中执行JavaScript代码，实现网页内容获取和动态操作。

mcp-selenium 是一个 MCP 服务器，它利用 Selenium WebDriver 库，为 AI 智能体提供操作和控制 web 浏览器的能力，实现网页自动化任务。

基于Browserbase和Stagehand的MCP服务器，提供云端浏览器自动化能力，使LLM能够与网页交互并提取信息，支持网页操作、数据抓取和屏幕截图等功能。

基于Playwright的Web Browser MCP服务器，为LLM提供网页浏览和内容提取等功能，支持headless模式和多种网页交互操作。

Steel MCP Server 是一个基于 Puppeteer 的 MCP 服务器，旨在为 LLM 提供网页浏览和自动化能力，支持本地和云端 Steel 服务。

基于FastMCP框架实现的MCP服务器，集成了Playwright网页自动化工具，为LLM提供网页浏览、元素操作和信息提取能力，支持Azure OpenAI。

Playwright Server MCP是一个提供网页自动化工具的MCP服务器，允许LLM通过预定义的工具与网页进行交互，例如导航、截图、点击和内容提取等。