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This fork adds robust Azure OpenAI support, including AD token authentication, default Azure model/version, and improved environment variable handling for seamless LLM configuration.

Project description

À propos de ce fork

Ce fork a été créé pour améliorer la flexibilité de la configuration LLM dans browser-use. Ce fork a été fait depuis la version 0.8.0 de browseruse.

Fichier modifié

  • browser_use/mcp/server.py
  • browser_use/config.py

Modifications principales

  • Ajout de variables d'environnement manquantes pour la configuration (notamment pour Azure OpenAI et la sélection du modèle LLM).
  • Modularité du choix du LLM : il est désormais possible de choisir dynamiquement entre OpenAI et Azure OpenAI via les variables d'environnement, sans modifier le code.
  • La logique de sélection du modèle, de la clé API et des endpoints est unifiée et priorise les variables d'environnement officielles.

Shows a black Browser Use Logo in light color mode and a white one in dark color mode.

Enable AI to control your browser

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🤖 Quickstart

With uv (Python>=3.11):

#  We ship every day - use the latest version!
uv pip install browser-use

Download chromium using playwright's shortcut:

uvx playwright install chromium --with-deps --no-shell

Get your API key from Browser Use Cloud and add it to your .env file:

BROWSER_USE_API_KEY=your-key

Run your first agent:

from browser_use import Agent, ChatBrowserUse

agent = Agent(
    task="Find the number of stars of the browser-use repo",
    llm=ChatBrowserUse(),
)
agent.run_sync()

Check out the library docs and cloud docs for more settings.

Stealth Browser Infrastructure

Want to bypass Cloudflare, or any other anti-bot protection?

Simply go to Browser Use Cloud grab a BROWSER_USE_API_KEY and use the use_cloud parameter.

from browser_use import Agent, Browser
from browser_use import ChatBrowserUse

# Use Browser-Use cloud browser service
browser = Browser(
    use_cloud=True,  # Automatically provisions a cloud browser
)

agent = Agent(
    task="Your task here",
    llm=ChatBrowserUse(),
    browser=browser,
)

Demos

Task: Add grocery items to cart, and checkout.

AI Did My Groceries



Task: Read my CV & find ML jobs, save them to a file, and then start applying for them in new tabs, if you need help, ask me.

https://github.com/user-attachments/assets/171fb4d6-0355-46f2-863e-edb04a828d04



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MCP Integration

This gives Claude Desktop access to browser automation tools for web scraping, form filling, and more. See the MCP docs.

{
  "mcpServers": {
    "browser-use": {
      "command": "uvx",
      "args": ["browser-use[cli]", "--mcp"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Tell your computer what to do, and it gets it done.

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Variables d'environnement ajoutées et priorités

Deux variables d'environnement ont été ajoutées dans ce fork pour améliorer la modularité et la configuration dynamique :

  • AZURE_AD_TOKEN_PROVIDER : Provider de token Azure AD (authentification sans clé API, pour Azure OpenAI).
  • LLM_PROVIDER : Permet de choisir dynamiquement le provider (openai ou azure).
  • AZURE_OPENAI_API_VERSION : Permet de définir la version d'API utilisée pour Azure OpenAI (ex : 2025-04-01-preview).
  • LLM_TEMPERATURE : Température du modèle LLM.

Les autres variables (OPENAI_API_KEY, AZURE_OPENAI_KEY, AZURE_OPENAI_ENDPOINT, BROWSER_USE_LLM_MODEL, etc.) existaient déjà dans la configuration officielle et sont simplement respectées/priorisées dans la logique du fork.

Configuration simplifiée via variables d'environnement

Certaines variables d'environnement surchargent toujours les paramètres du fichier config.json (priorité : env > config.json). Cela permet une utilisation simplifiée : si vous n'avez pas besoin de personnaliser des paramètres avancés, il suffit de définir ces variables d'environnement pour faire tourner le MCP, sans avoir à créer ou éditer de fichier config.json.

Variables d'environnement qui overrident la config.json :

  • OPENAI_API_KEY ou AZURE_OPENAI_KEY (clé API LLM)
  • BROWSER_USE_LLM_MODEL (nom du modèle LLM)
  • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (endpoint Azure OpenAI)
  • AZURE_OPENAI_API_VERSION (version API Azure)
  • LLM_PROVIDER (provider LLM, ex: openai, azure)
  • AZURE_AD_TOKEN_PROVIDER (provider token Azure AD)
  • LLM_TEMPERATURE (température du modèle LLM)
  • BROWSER_USE_HEADLESS (mode headless du navigateur)
  • BROWSER_USE_ALLOWED_DOMAINS (domaines autorisés)
  • BROWSER_USE_PROXY_URL, BROWSER_USE_NO_PROXY, BROWSER_USE_PROXY_USERNAME, BROWSER_USE_PROXY_PASSWORD (proxy)

Cas d'usage simplifié :

Si vous ne souhaitez pas gérer de fichier config.json, il suffit de définir ces variables d'environnement (dans .env ou dans votre shell) : le serveur MCP utilisera automatiquement ces valeurs et ignorera celles du fichier de config pour ces paramètres.

Pour toute personnalisation avancée (autres paramètres du navigateur, de l'agent, etc.), éditez le fichier config.json généré automatiquement lors du premier lancement.


Tool: retry_with_browser_use_agent

  • La description de l'outil retry_with_browser_use_agent a été modifiée pour que le LLM l'appelle systématiquement dès qu'une tâche est un peu complexe ou comporte plusieurs étapes.

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Uploaded Source

Built Distribution

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 94d8bc70b4353c09cc3f612c78839200f310a567e9210754a16c254be501c6b1
MD5 caf90203eea339ced2e7d5227108b95c
BLAKE2b-256 d535ad74bb1d225df1262abc8b926a8b77b47f3cdc636a900752602917115060

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