fastbrowse — KI-Browser-Automatisierung mit überprüfbaren Ergebnissen

fastbrowse ermöglicht KI-Browser-Automatisierung mit überprüfbaren Ergebnissen. Ein Agent liest Webseiten, wählt Bedienelemente aus, trägt Text ein und kontrolliert den erreichten Zustand. Die Open-Source-Software bietet CLI, Python- und JavaScript-SDK sowie MCP; zusätzlich gibt es eine gehostete API. Antworten enthalten Zitate aus den besuchten Seiten.

Einfach erklärt: Wozu dient diese Website?

fastbrowse übernimmt den Browserteil eines KI-Auftrags. Sie nennen Ziel und Startseite; der Agent entscheidet, welche Links, Schaltflächen und Eingabefelder zur Aufgabe passen. Typische Einsätze sind Versionsrecherchen, das Zusammenstellen von Produktdaten oder ausdrücklich erlaubte Formularabläufe.

Die Website erklärt die Einrichtung und führt zum gehosteten Dienst. Für den Eigenbetrieb brauchen Sie Modellzugang und Browser. Das Werkzeug richtet sich besonders an Entwickler und technisch versierte Nutzer, die Browserarbeit in eigene Prozesse einbauen und deren Verlauf prüfen möchten.

Ergebnisse anhand von Quellen und Status prüfen

Jev wählt Aktionen aus einer Liste indizierter Seitenelemente; ein LLM plant und liest. Nach jeder Aktion wird die Seite erneut beobachtet. Vor Abschluss werden Anforderungen und Belege kontrolliert.

Definieren Sie bei Recherchen die gesuchten Felder und den Umfang. Prüfen Sie danach, ob die Zitate die Antwort tragen. Bei Änderungen muss auch der Seitenzustand den ausgeführten Schritt bestätigen. SDKs können strukturierte Daten gegen ein Schema validieren. Das bestätigt das Format, ersetzt aber keine inhaltliche Prüfung.

Nur complete besteht die Abschlussprüfung. unverified bedeutet, dass Belege fehlen. Selbst ein korrektes Zitat kann aus einer veralteten Quelle stammen.

Browser und Integration auswählen

Möglich sind lokales Chrome, Browser Use Cloud mit eigenem Schlüssel und CDP-Verbindungen zu laufenden Browsern. Angemeldete Profile lassen sich wiederverwenden. Python nutzt run_task; das JavaScript/TypeScript-SDK benötigt Node.js 20+, ohne separate Python-Installation.

fastbrowse-mcp stellt ein browse-Werkzeug mit serverseitigen Berechtigungs- und Budgetgrenzen bereit. Der Agent-Skill liefert Anweisungen, ersetzt aber weder Schlüssel noch Browserkonfiguration. Die gehostete Variante nimmt Aufträge über POST /v1/runs entgegen. Testschlüssel verwenden einen Simulator ohne echte Websitezugriffe.

Einen ersten Auftrag lokal ausführen

Bereiten Sie gemäß Einstiegsanleitung uv, Chrome oder Chromium und OPENROUTER_API_KEY in der Umgebung vor. Beginnen Sie mit einer öffentlichen Seite:

uvx fastbrowse "Read the current top story title and cite the page" --start https://news.ycombinator.com/ --local --json

--local verwendet Ihren Browser, --json liefert Status, Schritte, Zitate und Kosten. Prüfen Sie zuerst den Status, anschließend Quellen und Abbruchgrund. Setzen Sie Grenzen für Schritte, Modellausgaben und Laufzeit. Ein Schritt- oder Geldlimit allein begrenzt nicht die Gesamtdauer. Auch lokal können Modellkosten entstehen.

Kostenlose Nutzung und gehostete Tarife

Stand 1. November 2026, monatliche USD-Listenpreise zuzüglich gegebenenfalls anfallender Steuern. Die Preisseite enthält die aktuellen Bedingungen.

• Eigenbetrieb: MIT-Software; Modell-API und optionaler Cloud-Browser werden separat bezahlt.
• Free: $2 Ausführungsbudget pro Monat, eine parallele Ausführung, sieben Tage Verlauf, maximal 500 Ausführungen einschließlich Nachladungen; ohne Kreditkarte. Das enthaltene Budget deckt selbst zum Mindestpreis höchstens 400 Ausführungen.
• Starter: $29/Monat, $35 Budget, fünf parallele Ausführungen, 30 Tage Verlauf.
• Pro: $199/Monat, $250 Budget, 25 parallele Ausführungen, 90 Tage Verlauf.
• Scale: $999/Monat, $1.400 Budget, 100 parallele Ausführungen, 180 Tage Verlauf.
• Enterprise: individuell vereinbarte Ressourcen, Speicherung und Datenstandorte.

Eine Ausführung kostet Grundgebühr plus Nutzung, mindestens $0,005. Monatsbudgets verfallen am Monatsende; gekaufte Aufladungen laufen nicht ab. Bereits geleistete Arbeit kann auch bei Login-, CAPTCHA- oder Bestätigungsstopps berechnet werden. Plattformfehler, nicht verfügbare Anbieter, Abbruch, abgelaufene Warteschlangenaufträge und Testschlüssel werden nicht berechnet.

Zugangsdaten und Datenschutz getrennt betrachten

Secrets werden erst beim Eingeben auf einer erlaubten Origin aufgelöst; das Modell sieht ihren Namen. Dokumentiert sind außerdem Browserprofile und die entsperrte Bitwarden-CLI. Gehostete Secrets sind verschlüsselt gespeichert.

Die Datenschutzerklärung erläutert jedoch, dass benötigte Aufgaben- und Seiteninhalte an Modellanbieter gehen. Gehostete Ausführungsdaten bleiben für das jeweilige Verlaufsfenster gespeichert. Lokales Chrome bedeutet deshalb keinen vollständig offline arbeitenden Agenten.

Als unumkehrbar erkannte Aktionen stoppen ohne Freigabe bei needs_confirmation. Der Klassifikator kann Aktionen übersehen. Legen Sie zulässige Änderungen ausdrücklich fest und kontrollieren Sie wichtige Ergebnisse. Loginwände und Botprüfungen können weiterhin blockieren.

Häufige Fragen

Ist fastbrowse kostenlos?

Der MIT-Quellcode ist frei nutzbar. Modell- und Browserkosten können hinzukommen; der gehostete Free-Tarif hat ein begrenztes Budget und Nutzungslimits.

Bleiben bei lokalem Chrome alle Inhalte auf meinem Gerät?

Nein. Der Browser läuft lokal, benötigte Seiteninhalte können dennoch an den konfigurierten Modellanbieter übertragen werden. Prüfen Sie den Datenfluss für Ihren konkreten Auftrag.

Woran erkenne ich einen fehlgeschlagenen Auftrag?

Kontrollieren Sie Status und Belege. needs_login, blocked und budget_exceeded unterscheiden fehlenden Zugang, Botprüfung und Ressourcenlimit. Nur complete besteht die Erfolgsprüfung.

Offizielle Ressourcen

• Dokumentation: CLI, SDK und MCP einrichten.
• GitHub und Issues: Quellcode, Lizenz und Fehlerberichte.
• Hinweise zum Dienstzustand: Health-Endpunkte und Fehlermeldung; kein öffentlicher Störungsfeed und keine Live-Verfügbarkeitsquote.