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浏览器自动化工具

MCP Forge是一款将浏览器操作转化为可重用AI工具的服务，通过分析网络流量记录自动生成功能性的Model Context Protocol服务器。

  • by Charrran
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Charrran/mcp_forge

使用说明

⚒️ MCP锻造

立即将您的浏览器点击转化为AI超级能力。

📖 “奶奶”的解释

想象一下，你有一个旧的食谱盒，每次你想要一个食谱，你都必须手动打开盒子，翻阅卡片，找到正确的一个。

现在，想象你向一个智能助理展示 确切地 你是怎么做到的 一次助理看着你，做笔记，然后说：， “明白了！” 从那时起，你只要说， “嘿，把苹果派的食谱给我拿来。” 助理迅速走过来，打开盒子，找到卡片，几秒钟后递给你。

MCP Forge是您计算机的助手。 你在网站上记录自己做的事情（比如搜索产品或查看天气），把记录交给MCP Forge，它就会把它变成一个永久的、可重复使用的工具，人工智能可以永远为你使用。

🎯 这个项目是什么？

MCP锻造 是一个自动化的管道，它接收网络流量记录（HAR文件），分析底层API调用，并使用大型语言模型（如Claude或Gemini）立即生成功能完整的 模型上下文协议（MCP） 服务器。

然后，这些服务器可以插入人工智能助手（如Claude Desktop），使其能够自主地与这些API交互。

😫 它解决了什么痛点？

  1. API研磨： 手动阅读API文档、编写包装类、处理身份验证和格式化数据都是冗长且耗时的。
  2. 未记录的API： 许多令人惊叹的网络工具没有公共API。弄清楚他们的内部API是如何工作的是一个非常头疼的问题。
  3. AI工具差距： 人工智能助手非常聪明，但它们是孤立的。为他们提供与现实世界交互的工具（通过MCP）目前需要开发人员为每个服务编写自定义代码。

MCP Forge通过消除编码步骤来解决这个问题。 如果你能在浏览器中点击它，MCP Forge可以把它变成一个人工智能工具。

👥 这是给谁的？

  • AI工具构建者： 构建下一代代理工作流的开发人员需要快速将LLM连接到外部服务。
  • 自动化爱好者： 那些希望在不编写样板API集成代码的情况下自动进行web抓取、数据输入或研究的人。
  • 安全与网络研究人员： 分析网络流量并希望从拦截中快速创建可复制脚本的专业人员。
  • 任何使用克劳德桌面的人： 希望让本地AI能够直接与自己喜欢的网站交互的用户。

🚀 工作原理

  1. 捕获： 您打开浏览器的开发者工具，在网站上执行操作（例如，搜索GitHub仓库），并将网络流量另存为 .har 文件。
  2. 上传： 您向MCP Forge仪表板提供HAR文件和简要的任务描述。
  3. 分析： 后端过滤掉“噪音”（图像、分析跟踪器、CSS），并隔离关键的API调用。
  4. 生成： 过滤后的端点被发送到推理模型（Gemini 2.5 Flash/Claude），该模型使用 fastmcp 图书馆。
  5. 部署： 服务器在您的注册表中立即可用，可以连接到您的AI助手。

🛠️ 技术栈

  • 后端： FastAPI（Python）
  • AI引擎： 谷歌Gemini GenAI SDK/Anthropic SDK
  • 输出标准： 模型上下文协议（MCP）使用 fastmcp
  • 前端： React+Vite+顺风CSS（即将推出！）

💻 入门指南

先决条件

  • Python>=3.14
  • uv 包管理器

安装

  1. 克隆存储库
  2. 导航到后端目录：
    cd backend
  3. 安装依赖项：
    uv sync
  4. 配置您的 .env 使用API密钥文件：
    GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"
  5. 运行后端：
    uv run uvicorn main:app --reload

（第3阶段完成后，将在此处添加前端说明！）

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