auto-browser

让 AI 带你操作真实浏览器，你随时可插手

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 154 🐛 待处理 1 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 924
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可自行部署，完全免费。

项目预览

auto-browser 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队LvcidPsyche
官网地址https://github.com/LvcidPsyche/auto-browser
GitHubhttps://github.com/LvcidPsyche/auto-browser
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai-agents,browser-automation,claude,docker,fastapi,llm,local-first,mcp,novnc,playwright,self-hosted
GitHub 星标★ 924
上线时间2026-03-09 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积6.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

auto-browser 是一个开源、MCP 原生的浏览器代理，旨在为 AI 智能体提供真实的浏览器操作能力，同时保留人类监督环节。它解决的是 AI 在自动化网页任务时缺乏真实浏览器环境、难以处理复杂交互和无法安全介入的问题。核心能力包括：通过 MCP 协议与多种 AI 框架（如 Claude）无缝集成，支持 Playwright 驱动的浏览器自动化，提供本地优先的部署方式（支持 Docker 和 FastAPI），并内置 noVNC 远程可视化界面，让用户能实时观察 AI 的操作过程并在必要时进行人工干预。项目采用 Python 编写，技术栈涵盖 LLM、浏览器自动化、自托管等，适合需要安全、可控的 AI 网页自动化场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 924

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：Docker 4 步

环境要求

  • Docker + Compose v2
  • 支持 MCP 的客户端

安装与启动步骤

  1. 1整体构建

    项目是 MCP 原生的浏览器控制平面，compose 一次拉起控制器与 Playwright。

    git clone https://github.com/LvcidPsyche/auto-browser.git
cd auto-browser
docker compose up --build

  2. 2体检

    make doctor 检查端口、依赖与浏览器可用性，先过这一关再连 Agent。

    make doctor

  3. 3跑契约测试

    用 mock 页面跑一次端到端，确认取页面与取文本的流程都能走通。

    python -m controller.harness.run --contract evals/contracts/example_read.json --mock-final-url https://example.com --mock-final-text "Example Domain"

  4. 4接 Agent

    把 MCP 地址填进客户端，需要人工接管时它会停下来等你操作。

如何确认成功

契约测试通过，Agent 能打开页面并取回内容。

注意事项

  • 还有严格合规模板：COMPLIANCE_TEMPLATE=strict docker compose up，适合生产。

核心亮点

  • MCP 原生集成，可无缝接入 Claude 等主流 AI 框架，降低开发成本
  • 内置 noVNC 可视化界面，实时观察 AI 操作，支持人工介入，提升安全性
  • 本地优先 + Docker 部署，数据隐私可控，适合自托管环境

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待完善
  • 依赖 Playwright，对复杂页面兼容性可能存在局限

适用场景

  • 自动化网页数据采集与表单填写，需要 AI 驱动但需人工审核
  • AI 辅助 QA 测试，在真实浏览器中执行操作并实时监控
  • 企业内部流程自动化，要求本地部署和数据安全

替代项目

browser-use、Skyvern、Playwright MCP

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