steel
让LLM通过MCP协议控制浏览器，实现网页交互自动化。
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。 它的用途是：让LLM通过MCP协议控制浏览器，实现网页交互自动化。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/steel/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，抓取今天排名前5的仓库名称和星数，并整理成表格。” 它会通过Steel服务器启动浏览器，导航到页面，等待内容加载，然后执行抓取和解析，最后将结构化数据返回给你。或者，你可以说：“登录我的测试账号，在这个表单里填入这些数据并提交。” AI会控制浏览器逐步完成整个交互流程。
介绍
Steel是一个基于MCP（Model Context Protocol）协议的服务器，它利用Puppeteer和Steel库，为Claude等大型语言模型提供了直接与网页交互的能力。通过将浏览器操作封装成标准工具，它解决了LLM无法直接操作网页、获取动态内容或执行复杂交互的痛点。
使用时，你需要先部署此MCP服务器，并在你的AI助手（如Claude Desktop）中配置连接。之后，你就可以通过自然语言指令，让AI驱动浏览器执行如点击、填写表单、滚动、截图等操作，并将网页内容作为上下文返回，实现基于网页信息的自动化任务。
该工具非常适合需要将AI能力与实时网页数据或交互流程结合的开发者、自动化脚本编写者以及希望扩展AI应用场景的技术爱好者。它降低了构建网页自动化智能体的门槛。
请注意，由于涉及浏览器自动化，使用时需确保目标网站允许此类操作，并注意控制请求频率以避免对目标服务器造成负担。同时，复杂的网页交互可能需要更精确的指令或额外的配置。
核心特点
与仅能解析静态HTML的爬虫工具不同，Steel通过MCP协议将完整的浏览器自动化能力（Puppeteer）暴露给LLM，使其能处理需要JavaScript渲染的动态页面并执行点击、输入等交互操作；相较于其他网页自动化框架，它深度集成MCP，让AI能直接调用浏览器工具，无需用户编写底层脚本。
注意事项
不适合对交互实时性要求极高或需要绕过反自动化机制（如复杂验证码）的网页操作场景。
常见问题
Steel能用来做什么？
可用于自动抓取动态网页内容、模拟用户操作（如登录、提交表单）、执行网页UI测试或监控网页变化等。
需要编程知识才能使用吗？
部署和配置需要一定的技术基础，但配置完成后，用户可通过自然语言指令驱动AI完成操作，无需直接编写Puppeteer代码。
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/raw/index.md 读取 steel 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/raw/index.md（查看排版版本）