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基于MCP协议的浏览器自动化服务器，利用Puppeteer提供网页操作、信息提取和LLM优化截图，注重Token效率。

通过MCP协议，使LLM能够控制和操作在线俄罗斯方块编辑器Fumen的后端服务。

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。

AIGNE Framework 提供了一系列示例，展示了如何基于 Model Context Protocol (MCP) 构建和集成各种功能强大的服务器，如Puppeteer、SQLite和GitHub服务器。

为HCD仪表盘提供网页抓取和截图功能的MCP微服务，支持Puppeteer，用于数据收集和分析。

为AI-Dev教育平台提供浏览器自动化功能的简化版Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于教育演示和调试。

brave-deep-research-mcp 是一个 MCP 服务器，它结合 Brave Search 和 Puppeteer 实现深度网页内容抓取，为 LLM 应用提供增强的网页搜索工具。

agents仓库中的browser-driver包是一个基于MCP的服务器实现，它利用Puppeteer库提供浏览器自动化能力，使LLM可以通过工具调用来控制和操作网页浏览器。

该仓库提供预构建的MCP服务器，用于将GitHub和Puppeteer功能集成到LLM应用中，扩展LLM的能力边界。

twolven_mcp-server-puppeteer-py 是一个 Python 实现的 MCP 服务器，它利用 Playwright 库为大型语言模型提供浏览器自动化能力，使其能够与网页互动，执行截屏、点击、填写表单等操作。

Steel Puppeteer 是一个MCP服务器，使LLM能够自动化网页浏览器交互，提供导航、截图、内容提取和JavaScript执行等工具，并集成Steel进行会话管理。

该仓库实现了基于Puppeteer的MCP服务器，为LLM提供网页自动化能力，包括网页浏览、截图、JavaScript执行等，扩展LLM的Web交互能力。

基于 Puppeteer 的 MCP 服务器，提供网页自动化能力，例如导航、截图、点击和表单操作，扩展 LLM 的 Web 交互功能。

基于Puppeteer的MCP服务器，提供浏览器自动化工具，支持截图、页面操作和执行JavaScript，并兼容Linux显示服务器。

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。

Screenshot Server是一个MCP服务器实现，通过Puppeteer提供网页和本地HTML文件的屏幕截图功能。