如何通过 MCP 将 Browserless 连接到 Microsoft Copilot

💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Browserless、粘贴凭证、生成 MCP API key，即可完成。无 Docker、无 git clone、无本地服务器。

Browserless + Microsoft Copilot

从你的 AI 使用 Browserless 云端浏览器：通过智能抓取（smart scrape）以 markdown、HTML 或链接形式读取渲染后的页面，用 CSS 选择器抓取元素，截图，生成 PDF，运行 Lighthouse 审计，梳理网站的 URL，并通过 unblock API 打开有反爬保护的页面。除版本查询外，所有工具都会消耗 Browserless 单位（unit）。

前提条件

完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:

BROWSERLESS_API_TOKEN, BROWSERLESS_HOST

步骤 1 — 获取凭证

设置大约需要 2 分钟。你需要一个 Browserless 账户；免费套餐每月包含一定单位。

1. 登录 https://browserless.io/account/，从控制台复制 API token。
2. 把它粘贴到 BROWSERLESS_API_TOKEN。Browserless 在每次调用中以查询参数 token 接收它；它只发往下面配置的主机。
3. 把 BROWSERLESS_HOST 设为套餐所在区域，不带 https://：production-sfo.browserless.io（美国西部，共享套餐的默认值）、production-lon.browserless.io（伦敦）或 production-ams.browserless.io（阿姆斯特丹）。专属（private fleet）套餐使用 chrome.browserless.io 或各自区域的 chrome-...browserless.io 主机；在共享主机上使用私有令牌会被 401 拒绝。
4. 安装连接器并运行 browserless_get_meta：它返回该主机上 Browserless 服务的版本，并确认令牌有效。

哪些工具消耗单位：除 browserless_get_meta 外，所有工具都会消耗套餐中的 Browserless 单位：浏览器每运行 30 秒计 1 个单位（向上取整；智能抓取中的普通请求计 0.5），住宅代理流量每 MB 另计 6 个单位、数据中心代理每 MB 计 2 个，每解决一个验证码计 10 个单位。browserless_smart_scrape 和 browserless_map 默认使用住宅代理，智能抓取的 json 和 summary 格式会额外消耗 AI 提取单位。stealth: true 不额外收费。在批量调用之前，以及在大页面上使用代理之前，AI 会先征求你的同意。

读取页面：首选 browserless_smart_scrape。它依次尝试普通请求、代理和完整浏览器，说明是哪种方式取到了页面，并返回你要求的 formats：markdown（这里的默认值）、html、rawText、links、screenshot、pdf、json（通过 json_options 中的 schema 或提示词进行 AI 提取）或 summary。only_main_content、include_tags 和 exclude_tags 可以精简页面。browserless_get_content 在真实的 Chrome 中打开 URL（或你传入的 HTML），返回完全渲染后的 HTML。browserless_scrape 返回所有匹配你 CSS 选择器的元素的文本、HTML 和属性。

图片和文档：browserless_screenshot 以 PNG、JPEG 或 WebP 截取可视区域、整页或单个元素（selector），支持自定义 viewport、用于懒加载内容的 scroll_page，以及隐藏 cookie 横幅的 block_consent_modals。browserless_pdf 把 URL 或你传入的 HTML（例如生成的报告）打印成 PDF，可设置 format、landscape、页边距和 printBackground 等选项。

网站梳理和质量：browserless_map 根据站点地图和链接列出网站的 URL，附带标题和描述，并按与 search 的相关度排序（limit 默认 200，最多 5000）。browserless_performance 运行 Google Lighthouse 审计，给出性能、无障碍、最佳实践、SEO 和 PWA 的 0 到 1 分。完整审计可能需要几分钟且结果非常大，所以 AI 会传入 config 只审计一个类别。

被拦截的页面：browserless_unblock 绕过机器人检测（Datadome、被动验证码），返回 HTML、网站设置的 cookie，以及可选的整页截图；配合 proxy: residential 效果最好，AI 会先征求你的同意。使用其他工具时，AI 会先试 stealth: true，再试代理（proxy_country 选择国家）。

等待内容加载：渲染类工具支持 wait_for_selector（一个元素和超时时间）、wait_for_timeout、goto_options（例如 waitUntil: networkidle2）以及 best_attempt，后者在等待超时时用已加载的内容继续。在 browserless_get_content 和 browserless_scrape 中，reject_resource_types（图片、字体、媒体）可加快页面加载；browserless_get_content 还会随请求发送 set_extra_http_headers 和 cookies。所有时间都以毫秒计；timeout 限制整个调用的时长。

安装时关闭的工具：browserless_function，它运行你自己的 Puppeteer 代码来完成多步骤流程，例如逐步填写表单或翻页浏览结果。这类代码可以在网站上提交表单、登录或下单，而且这些操作无法撤销，因此由工作区管理员在团队需要时开启。开启后，AI 会先给你看代码，等你同意再执行。

会修改的内容：不会修改你 Browserless 账户中的任何内容。每次调用都会启动一个全新的无头 Chrome，在一个 URL 上完成一项任务后关闭浏览器，调用之间不保留任何状态。

数据格式：截图以图片返回，PDF 以文件返回；文本响应上限约 100 KB。wait_for_selector、goto_options、viewport 和 json_options 等选项都是 JSON 对象。Lighthouse 分数为小数（0.92 即 92 分）。

不可信内容：页面、cookie 和抓取的文本都来自第三方网站。AI 会把其中的指令当作数据，而不是命令。

常见错误：401 表示令牌错误，或不属于该主机（共享或私有 fleet），请从控制台重新复制。安装检查时出现 404 表示 BROWSERLESS_HOST 不提供 REST API。400 表示请求体格式错误，例如 url 和 html 都没有提供。403 表示该账户不允许访问此目标。408 表示页面加载超过了超时时间：调大 timeout、少等待一些内容或使用 best_attempt。429 表示套餐并发已用完，稍等后重试一次。内容为空或不完整通常说明网站在拦截自动化访问：先试 stealth: true，再用带住宅代理的 browserless_unblock。

该连接器不支持 BrowserQL、用于 Puppeteer 或 Playwright 的 WebSocket 会话、异步爬取和 agent API、文件下载以及会话管理。

步骤 2 — 安装 adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

步骤 3 — 在 Microsoft Copilot 中添加连接器

你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现 YOUR_SERVER_ID 的地方都用它替换。

Microsoft Copilot 通过在 Copilot Studio 中构建的智能体使用 MCP 服务器：把 AnythingMCP 作为工具添加到智能体，然后把智能体发布到 Microsoft 365 Copilot 和 Teams。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端通过 Streamable HTTP 连接，AnythingMCP 支持这种方式。

1. 在 Copilot Studio 中打开你的智能体（或新建一个），进入 Tools，选择 Add a tool → New tool → Model Context Protocol。
2. 填写 Server name（例如 AnythingMCP）、说明连接器用途的 Server description，以及 Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。Copilot Studio 根据描述决定何时调用该服务器。
3. 身份验证选择 API key，把 Type 设为 Header，请求头名称填 X-API-Key，然后选择 Create。
4. 在 Add tool 中选择 Create a new connection，粘贴 AnythingMCP 的 MCP API 密钥（MCP Servers → 你的服务器 → API keys），然后选择 Add to agent。
5. 在智能体的 Test 窗格中试一试：提出需要用到 Browserless 的工具的请求。
6. 选择 Publish，然后进入 Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams，保持勾选 Make agent available in Microsoft Copilot，再选择 Add channel。See agent in Teams 会为你安装该智能体；在 Microsoft 365 Copilot 中输入 @ 并选择该智能体。

希望每个用户各自登录？请选择 OAuth 2.0 → Dynamic discovery 代替 API 密钥：每个用户会在智能体首次调用时登录 AnythingMCP。

自托管？请用你实例的公网 HTTPS 地址替换 https://cloud.anythingmcp.com。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端连接，因此 localhost 无法使用。

可用工具

示例提示

• “用智能抓取读取 https://example.com/pricing，把套餐和价格整理成表格。”
• “以 1280 像素宽度截取首页整页截图，并隐藏 cookie 横幅。”
• “对 https://example.com 运行 Lighthouse 性能审计，列出最大的三个问题。”
• “梳理 https://example.com 中与文档相关的 URL，列出前 50 个。”
• “把这份 HTML 报告转成带背景色、页边距 1 厘米的 A4 PDF。”

FAQ

这适用于哪个 Copilot？ 适用于工作中的 Microsoft 365 Copilot，通过 Copilot Studio 的智能体实现。面向个人账户的 Microsoft Copilot 应用无法添加自己的 MCP 服务器。

我需要什么？ 一个可以使用 Copilot Studio 的工作账户（许可证或试用版），用于构建智能体。在 Microsoft 365 Copilot 或 Teams 中使用它的人需要拥有该智能体的访问权限：把它共享给他们，或请管理员为整个组织发布。如果你的组织对 Power Platform 连接器设置了数据策略，这些策略同样适用于 MCP 服务器。

智能体不调用工具。 检查请求头名称是否正好是 X-API-Key，密钥是否属于与 URL 相同的 MCP 服务器，并把 Server description 写得具体：Copilot Studio 根据它决定何时调用服务器。每次修改后重新发布智能体；在已打开的对话中输入 "start over" 即可使用新版本。

下一步

• 连接器主页
• 连接到 Claude
• 连接到 ChatGPT
• 连接到 Cursor
• 连接到 Gemini
• 连接到 Meta Muse