charlotte

让 AI 代理用更少 token 看懂网页，告别原始数据堆砌

charlotte 是一个面向 AI 代理的浏览器 MCP（模型上下文协议）服务器，旨在以 token 高效的方式将网页结构化后提供给大语言模型。它解决了传统浏览器工具（如 Playwright MCP）将原始可访问性树（accessibility tree）直接转储给模型，导致 token 消耗巨大、信息冗余、干扰模型理解的问题。charlotte 通过智能提取网页的核心内容，将其转换为简洁、语义化的结构化数据（如标题、段落、链接等），并支持自定义提取规则，让 AI 代理能以更低的成本、更精准地获取网页信息。它基于 TypeScript 构建，遵循 MCP 标准，可无缝集成到支持 MCP 的 AI 应用中，如 Claude、Cursor 等。核心能力包括：智能内容提取、结构化输出、Token 优化、自定义选择器支持。项目处于早期阶段，但设计思路清晰，为 AI 代理的网页浏览提供了更高效的解决方案。