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MCP Server · AI代理

Extension Openai Agents MCP

一个控制实时浏览器会话的AI代理,能够导航网页、提取数据并执行点击操作,适用于自动化测试和网页数据抓取场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 13
AI代理浏览器自动化PythonClaude数据提取

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作者 / 组织
hummer-netizen
提供方
hummer-netizen

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13

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0

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0

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MCP World

选型结论

Extension Openai Agents MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 13 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install fastapi uvicorn httpx

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 13 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

OpenAI代理+Webfuse MCP演示

控制实时浏览器会话的AI代理。点击“开始演示”,观看它浏览维基百科,从信息框中提取数据,然后点击链接,全程 Webfuse会话MCP.

试试看: webfu.se/+openai代理/

先决条件

  • Python 3.10+
  • Node.js 18+(用于Cloudflare Worker代理,可选)
  • 一 开放人工智能 API密钥
  • A. Webfuse 的 空间帐户
  • 安装在您的共享空间上的自动化应用程序(用于会话MCP)

建筑

Extension (sidepanel)      Agent Server (Python)
┌──────────────┐           ┌──────────────────────┐
│ sidepanel.html│──POST────▶│  agent.py            │
│ sidepanel.js  │  /run    │                       │
│               │  /chat   │  ┌─── OpenAI API ───┐ │
│  Renders SSE  │◀──SSE────│  │  gpt-4o           │ │
│  step by step │          │  └───────┬───────────┘ │
└──────────────┘           │          │ MCP         │
                           │  ┌───────▼───────────┐ │
  No API keys              │  │  Webfuse Session   │ │
  in the extension         │  │  MCP Server        │ │
                           │  └───────────────────┘ │
                           └───────────────────────┘
                             API keys stay here

扩展将会话ID发送到代理服务器。服务器持有两个密钥(OpenAI+Webfuse),运行代理,并将结果作为SSE事件流式传输回来。

API终点

POST /run,引导演示

维基百科阿姆斯特丹之旅分为8个步骤:扫描页面,阅读信息框,滚动到部分,单击链接,选择文本,打开图像。非常适合展示Webfuse MCP的功能。

请求: { "session_id": "..." } 答复: SSE流 step_start, step_done, step_error,以及 done 事件。

POST /chat,免费聊天

发送任何消息。代理决定使用哪些MCP工具。

请求: { "session_id": "...", "message": "Find hotels in Amsterdam under 150 euros" } 答复: SSE流 tools (称为哪些工具), text (代理人的回应),以及 done 事件。

错误处理: 通过指数回退最多可检索2次瞬态故障(超时、HTTP错误)。失败时返回结构化错误事件。

GET /health

退货 { "status": "ok" }.

文件

demo-extension/        Webfuse extension (deployed to Space)
  sidepanel.html       UI, step list, start button
  sidepanel.js         SSE client, streams agent results
  background.js        Positions the sidepanel widget
  manifest.json        Extension manifest

agent/                 Python agent server
  agent.py             FastAPI, /run (guided demo) + /chat (free-form)
  .env.example         Environment variables template

agent/worker/          Cloudflare Worker (optional CORS proxy)
  worker.js            Proxies requests to agent server
  wrangler.toml        Deploys to openai-agent.webfuse.it

在本地运行

cd agent
pip install fastapi uvicorn httpx
OPENAI_API_KEY=sk-... WEBFUSE_REST_KEY=rk_... uvicorn agent:app --port 8080

然后设置 AGENT_URL 在扩展env中 http://localhost:8080.

引导式演示如何工作

该代理在维基百科的阿姆斯特丹文章中进行了8步之旅:

  1. 扫描 当前页面(DOM快照 `

`)

  1. 阅读 信息框(人口数据)
  2. 滚动 转到架构部分
  3. 点击 贝吉恩霍夫链路
  4. 滚动 前往木屋区
  5. 选择 关于木屋的课文
  6. 阅读 所选文本
  7. 打开 木屋形象

每一步都是使用Webfuse MCP工具对OpenAI的Responses API进行的独立调用。快照使用CSS根选择器(.infobox, h1)保持在上下文范围内。

会话MCP工具

工具说明
navigate转到URL
see_domSnapshot读取页面DOM(使用 root 选择器+ webfuseIDs=true)
see_accessibilityTree阅读辅助功能树
see_guiSnapshot截图
see_textSelection读取当前选定的文本
act_click单击元素
act_type在字段中键入
act_keyPress按键盘键
act_scroll滚动页面
act_select选择下拉选项
act_mouseMove将鼠标悬停在元素上
act_textSelect在页面上选择文本
wait短暂停顿(谨慎使用)

所有工具都需要 session_id.通过Webfuse ID、CSS选择器或 [x,y] 协调。

限制

限制值
工具调用超时15秒
MCP连接3分钟(自动重新连接)
代理重试2x,采用指数回退

链接

其他Webfuse集成

Webfuse MCP适用于任何AI框架:

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

13

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Python本地部署浏览器自动化数据提取网页导航自动化测试

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 13 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Extension Openai Agents MCP

MCP World · 本页

13stdio有1 个2026-05-17
Everything Claude Code

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0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

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13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

MCP World

11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Extension Openai Agents MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install fastapi uvicorn httpx,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Extension Openai Agents MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Extension Openai Agents MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Extension Openai Agents MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Extension Openai Agents MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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