网页爬取工具
by joaopdroslv · Python使用Playwright MCP和LLM调用的端到端网页爬取工作流,用于提取和解析房地产列表页面的数据,并导出为Excel文件。
浏览器自动化和网页抓取相关的 MCP Server。装进 Claude、Cursor 这类 AI 工具,就能让 AI 直接调用这些能力。
已收录 62,091 个 MCP Server,其中浏览器工具 2,002 个
使用Playwright MCP和LLM调用的端到端网页爬取工作流,用于提取和解析房地产列表页面的数据,并导出为Excel文件。
一个基于Playwright和Python的网页测试自动化工具,提供结构化的测试编写和组织方式,便于维护和扩展。
将DrissionPage和js-reverse-mcp集成为单一MCP服务,提供浏览器启动/接管和DevTools能力代理功能,适用于浏览器自动化和反逆向工程场景。
一个为AI代理提供鼠标和键盘控制能力的MCP服务器,具有安全防护机制。
一个结合无头浏览器操作与CSSOM检查的Playwright服务,提供全面的样式调试和页面内容提取功能。
Gemini MCP Server是一个用于在VS Code环境中集成和配置模型上下文协议(MCP)服务器的工具,通过简单的npx执行,支持浏览器自动化、Airbnb操作和Flipkart电子商务交互。
小智AI MCP客户端是一个支持多种运行模式的AI工具,适用于开发者进行自动化操作和机器人开发。
一个原生macOS服务器,通过MCP协议为AI代理提供对Mac的深度控制功能,包括屏幕截图、系统控制、应用脚本和UI自动化等29种工具。
一个基于Cypress和TypeScript的自动化测试框架,用于测试Automation Exercise网站,采用页面对象模型(POM)设计模式以提高测试维护性。
基于Playwright的现代Web应用端到端自动化测试框架,支持多浏览器测试和CI/CD集成。
通过浏览器自动化技术实现Grammarly的AI检测和抄袭评分功能,并提供文本重写优化服务。
qutebrowser-mcp是一个用于qutebrowser浏览器自动化的模型上下文协议服务器,支持通过Chrome DevTools协议和Unix域套接字进行标签管理、导航、截图和JavaScript执行等操作。
一个为Burp Suite Professional设计的MCP服务器和独立CLI工具,提供AI助手全面访问Burp功能的能力,包括发送请求、读取代理历史、获取扫描结果等。
一个自动化爬取奥迪西岛二手车库存并保存到Supabase数据库的Python工具。
X-MCP-Ctrl是一个通过LLM代理控制X账户的工具,适用于在Claude-desktop/cursor等应用中操作X账户。
MCPO浏览器代理服务,用于配置和启动可流式HTTP服务器,支持与预运行的MCP服务(如Playwright、TARS等)连接。
一个基于Puppeteer的扩展服务,专注于数字营销和SEO分析,提供营销技术检测、网络信标分析和SEO元数据分析等功能。
一个用于端到端测试的自动化框架,支持多种浏览器和设备测试,适用于Web应用的质量保障。
一个在Android Termux上运行的Puppeteer MCP服务器,通过Alpine Linux容器运行Chromium,提供网页导航、截图、PDF生成等功能。
一个基于Playwright和MCP协议的浏览器自动化测试工具,提供多种测试场景的功能支持。
Gumloop MCP Server 是一个用于管理和执行自动化流程的API服务器,支持流程管理、工作区发现、输入模式检索和文件操作等功能。
一个基于Playwright的浏览器自动化工具,支持自动化任务执行、AI代理决策和共享服务部署。
一个基于Playwright和MCP集成的浏览器自动化测试框架,支持端到端测试和高级浏览器自动化功能。
浏览器自动化调试插件,支持Playwright浏览器自动化和非阻塞Node.js后端调试,适用于Web开发和后端调试场景。
基于Docker的Playwright MCP服务器,提供容器化环境下的浏览器自动化功能,包括HTTP API接口和优化的Chrome配置。
OpenBrowserMCP是一个开源的浏览器自动化系统,通过Model Context Protocol (MCP)为AI助手提供高效的浏览器控制功能。
一个基于MCP协议的网页内容提取服务,使用CSS选择器精准抓取目标内容,适用于需要高效处理网页数据的场景。
基于FastAPI的MCP服务器,提供顺序思维工具用于动态和反思性问题解决,以及无浏览器Playwright自动化工具用于网页抓取和测试。
这是一个基于 Groq 和 LangChain 的 MCP AI 助手教程项目,演示 MCP 主机-客户端-服务器-工具架构,用于构建支持对话、浏览器自动化和搜索功能的终端 AI 助手。
UCAL是一个多平台内容访问服务,专为LLM设计,支持搜索、阅读和提取需要登录和反检测的平台内容。