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提供带反检测指纹与元素定位能力的浏览器自动化，适合测试与采集流程。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"camoufox-mcp-python" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
使用 camoufox-mcp-python 打开我的测试站点，模拟真实浏览器指纹完成登录、搜索和下单流程，并基于 ref 定位按钮与输入框；最后输出每一步结果和失败截图。
一份端到端测试执行结果，包含步骤状态、关键页面截图与失败信息。
用 camoufox-mcp-python 访问指定网页，提取 accessibility snapshot，列出页面主要区域、按钮、表单和可交互元素，并指出可能缺失的无障碍标签。
页面无障碍结构摘要，以及可用于审查的元素清单与问题提示。
通过 camoufox-mcp-python 以反检测指纹访问目标站点，完成搜索并翻页采集结果，避免依赖易变的 CSS 选择器，改用 ref 引用稳定定位元素，最后导出结构化数据。
一份结构化采集结果，附带稳定的自动化步骤说明与可能的异常记录。
提供可持久化的浏览器标签页，帮助 AI 执行多步骤网页操作与信息采集。
帮助开发者在授权环境中自动处理挑战并离线分析JSVMP签名流程。
使用隐私增强浏览器抓取网页内容，并监控网络请求用于数据提取。
使用真实 Chrome 指纹进行隐蔽网页自动化、交互与数据提取。
通过浏览器自动化、控制台日志抓取与截图，辅助网页调试和流程操作。
通过无头浏览器自动化网页访问、调试检查、截图与网络监控。