Steel Puppeteer MCP
集成Puppeteer与Steel，为LLM开发提供网页交互自动化服务
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Steel Puppeteer MCP。 它的用途是：集成Puppeteer与Steel，为LLM开发提供网页交互自动化服务 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/steel-puppeteer-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我打开GitHub趋势页面，并抓取今天排名前5的仓库名称和星数。”，它会调用Steel Puppeteer MCP的工具，启动浏览器导航到指定页面，解析DOM结构，提取所需信息并以结构化数据返回给你。或者
对AI说：“登录我的测试账号，到这个后台页面，把状态为‘待处理’的订单都导出成CSV。”，AI可以模拟点击登录、导航、筛选和导出操作。
介绍
Steel Puppeteer MCP 旨在解决LLM（大语言模型）应用开发中，难以直接、可靠地与网页进行自动化交互的痛点。它通过集成Puppeteer（一个Node.js库，用于控制无头浏览器）和Steel（一个用于构建可靠、高性能Web爬虫和自动化脚本的框架），为AI Agent提供了强大的网页操控能力。
开发者可以通过MCP（Model Context Protocol）将此Skill集成到Claude等AI助手中。使用时，AI可以调用该Skill提供的工具，例如打开网页、点击元素、填写表单、截取截图等，从而执行复杂的网页任务，而无需开发者手动编写和调试底层的Puppeteer脚本。
它非常适合需要让AI处理网页信息的各类开发者，例如需要自动化数据抓取、执行重复性网页操作、进行网页功能测试或构建需要与网页交互的智能体应用。无论是前端、后端还是全栈开发者，在构建涉及网页自动化的AI应用时，都能从中受益。
使用建议：由于涉及浏览器自动化，建议在受控环境中使用，并注意目标网站的Robots协议和服务条款。对于需要处理大量动态内容或反爬机制的复杂网站，可能需要结合更精细的等待策略和错误处理。
核心特点
与单纯提供Puppeteer封装的工具不同，它通过MCP协议将网页自动化能力直接暴露给LLM，让AI能像调用普通函数一样操作浏览器，极大简化了开发流程。同时，其底层基于Steel框架，在稳定性和性能上比直接使用原生Puppeteer更有保障。
注意事项
不适合需要绕过复杂人机验证或应对高强度反爬策略的商业级数据抓取场景。
常见问题
这个Skill能用来做什么？
可以让你的AI助手自动完成打开网页、点击按钮、填写表单、抓取数据、截图等网页交互任务。
需要会写Puppeteer代码吗？
不需要。你只需要通过自然语言向集成了此Skill的AI描述任务，AI会调用相应的工具来完成。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/steel-puppeteer-mcp/raw/index.md 读取 Steel Puppeteer MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/steel-puppeteer-mcp/raw/index.md（查看排版版本）