PriceScout MCP是一个基于AI和MCP协议的竞争对手价格智能分析系统,通过自动化网页抓取、数据提取和自然语言查询,实现实时市场分析。
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python src/starter_client.py
PriceScout MCP是一个基于AI和MCP协议的竞争对手价格智能分析系统,通过自动化网页抓取、数据提取和自然语言查询,实现实时市场分析。
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一个综合性的模型上下文协议(MCP)项目,包含CursorLens监控和多种MCP服务器集成。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Python的MCP服务器,使用Playwright和FastMCP实现多浏览器自动化操作,支持导航、元素交互、内容提取等功能。
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pip install -e .
Puch AI MCP服务器是一个用于连接Puch AI的模型上下文协议服务器,提供应用密钥验证、电话号码验证、简历转换和URL内容获取功能。
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python -m venv venv

@modelcontextprotocol/inspector
通过HTTP和MCP协议提供基于Puppeteer的浏览器自动化功能,支持多平台运行和多种认证方式。
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npx @modelcontextprotocol/inspector

@truefrontier/puppeteer-laravel-mcp-server
专为Laravel Herd设计的浏览器自动化测试服务,支持视觉调试、交互测试和全面的测试自动化。
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npx -y @truefrontier/puppeteer-laravel-mcp-server

@greenfinity/puppeteer-mcp
一个基于Puppeteer的浏览器自动化服务,提供页面控制、交互、表单填写、截图、诊断和代码执行等功能。
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npx @greenfinity/puppeteer-mcp [options]
一个使用Puppeteer捕获网页并提供命令执行的MCP服务器,适用于网页快照和离线浏览。
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pip install -r requirements.txt

puppeteer-vision-mcp-server
一个基于Puppeteer和AI技术的网页抓取服务,可自动处理交互元素并提取结构化内容。
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npx -y puppeteer-vision-mcp-server

playwright
Playwright是一个由微软开发的现代化端到端测试框架,支持多浏览器自动化测试,适用于Web应用的质量保障。
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npx playwright install

playwright
一个基于Playwright的端到端测试工具,支持TypeScript、页面对象模型和Allure报告,适用于跨浏览器测试和持续集成。
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npx playwright install # Install browsers
一个全面的浏览器自动化工具包,通过MCP(模型上下文协议)提供对Chrome/Chromium的控制,适用于网页测试、数据抓取和自动化任务。
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python3 -m venv venv
一个自动化工作空间,提供Conduit RealWorld演示应用,植入确定性数据,并在本地基础设施上运行API、UI和LLM提示验证。
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python3 -m venv .venv

playwright
RACV保险MCP应用是一个通过AI平台(如ChatGPT、Claude和Gemini)提供汽车保险指示性报价的服务,适用于澳大利亚地区的保险需求。
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npx playwright install chromium
一个使用MCP Chrome DevTools服务器和dspy库访问随机维基百科页面并生成摘要的工具。
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docker run --rm --env-file .env mcp-chrome:latest
一个通用的MCP服务器,通过项目特定领域知识增强LLM的推理和规划能力,提供上下文分析工具和规划生成工具。
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
一个基于Playwright浏览器自动化的MCP服务器,用于从NYT Cooking提取食谱数据,包括食材、步骤和元数据,适用于个人订阅用户。
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pip install -e .
一个用于从PDF或JPG文件中提取食谱并将其转换为结构化HTML文件的工具,支持与LLM客户端交互。
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pip install uv

redbook-mcp
一个基于Playwright的小红书自动化服务器,支持内容发布、搜索、评论等功能,便于与AI代理集成。
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npx redbook-mcp login
一个基于Strands Agents和Firecrawl MCP服务器的对话式研究代理,通过终端REPL界面提供智能网页抓取和技术文档分析功能。
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python run.py demo